np.transpose

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最近看代码的时候，老是出现np.transpose()这个用法，但是对其中的原理还是不甚了解，今天就来总结一下，以及这个用法对图像的结果及效果。

è¿éåå¾çæè¿°

参数 a:输入数组
axis: int类型的列表，这个参数是可选的。默认情况下，反转的输入数组的维度，当给定这个参数时，按照这个参数所定的值进行数组变换。
返回值 p:ndarray 返回转置过后的原数组的视图。

给大家举个例子。

对于一维数组：

>>> import numpy as np
>>> t=np.arange(4)
>>> t
array([0, 1, 2, 3])
>>> t.transpose()
array([0, 1, 2, 3])
>>>

由上可见，对于一维数组而言，numpy.transpose()是不起作用的。

对于二位数组：

>>> two=np.arange(16).reshape(4,4)
>>> two
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15]])
>>> two.transpose()
array([[ 0,  4,  8, 12],
       [ 1,  5,  9, 13],
       [ 2,  6, 10, 14],
       [ 3,  7, 11, 15]])
>>> two.transpose(1,0)
array([[ 0,  4,  8, 12],
       [ 1,  5,  9, 13],
       [ 2,  6, 10, 14],
       [ 3,  7, 11, 15]])

有以上可见，原数组two的数组两个轴为（x，y），对应的下标为（0,1），np.transpose()传入的参数为（1,0），即将原数组的x,y轴互换。综上，对二维数组的transpose操作就是对原数组的转置操作。

对于三维数组：先看一个例子。

>>> three=np.arange(18).reshape(2,3,3)
>>> three
array([[[ 0,  1,  2],
        [ 3,  4,  5],
        [ 6,  7,  8]],

       [[ 9, 10, 11],
        [12, 13, 14],
        [15, 16, 17]]])
>>> three.transpose()
array([[[ 0,  9],
        [ 3, 12],
        [ 6, 15]],

       [[ 1, 10],
        [ 4, 13],
        [ 7, 16]],

       [[ 2, 11],
        [ 5, 14],
        [ 8, 17]]])
>>>

这是numpy.transpose()函数对three数组默认的操作，即将原数组的各个axis进行reverse一下，three原始axis排列为（0,1,2），那numpy.transpose()默认的参数为（2，1，0）得到转置后的数组的视图，不影响原数组的内容以及大小。
我们一步一步来分析这个过程：axis（0，1，2）———>axis(2，1，0) ，transpose后的数组相对于原数组来说，相当于交换了原数组的0轴和2轴。

#对原始three数组的下标写出来，如下：
A=[
       [ [ (0,0,0) , (0,0,1) , (0,0,2)],
       [ (0,1,0) , (0,1,1) , (0,1,2)],
       [ (0,2,0) , (0,2,1) , (0,2,2)]],

       [[ (1,0,0) , (1,0,1) , (1,0,2)],
        [ (1,1,0) , (1,1,1) , (1,1,2)],
        [ (1,2,0) , (1,2,1) , (1,2,2)]]
  ]

#接着把上述每个三元组的第一个数和第三个数进行交换，得到以下的数组

B=[[[ (0,0,0) , (1,0,0) , (2,0,0)],
  [ (0,1,0) , (1,1,0) , (2,1,0)],
  [ (0,2,0) , (1,2,0) , (2,2,0)]],

  [[ (0,0,1) , (1,0,1) , (2,0,1)],
  [ (0,1,1) , (1,1,1) , (2,1,1)],
  [ (0,2,1) , (1,2,1) , (2,2,1)]]]

#最后在原数组中把B对应的下标的元素，写到相应的位置
#对比看一下，这是原数组
[[[ 0,  1,  2],
  [ 3,  4,  5],
  [ 6,  7,  8]],

  [[ 9, 10, 11],
   [12, 13, 14],
   [15, 16, 17]]]
# 按照B的映射关系得到最终的数组。
C=[[[ 0,  9],
  [ 3,  12],
  [ 6,  15]],

  [[ 1, 10],
   [4, 13],
   [7, 16]]

   [[ 2, 11],
   [5, 14],
   [8, 17]]
]
# 最终的结果也就是数组C

那么我们知道了旋转的矩阵结果，那么在深度学习中为什么要这么旋转图片矩阵，以及这样做的意义及效果又是什么?

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作者：cool whidpers
来源：优快云
原文：https://blog.youkuaiyun.com/xiongchengluo1129/article/details/79017142
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