python 详解numpy中transpose()函数

transpose()函数的作用就是调换数组的行列值的索引值，类似于求矩阵的转置.

二维数组

直接上实例

import numpy as np

#生成一个2x2的数组
x1 = np.arange(4).reshape((2,2))
print("x1:\n",x1,"\n")

x1:
 [[0 1]
 [2 3]] 
 

我们生成了一个维度为二维数组，其中有两个索引值（矩阵的行与列）。
加入transpose

import numpy as np

#生成一个2x2的数组
x1 = np.arange(4).reshape((2,2))
print("x1:\n",x1,"\n")

x2 = np.transpose(x2) 
print("x2:\n",x2)

x1:
 [[0 1]
 [2 3]] 

x2:
 [[0 2]
 [1 3]]

我们可以直观的看到，数组的行列索引值对换，1的位置从x(0,1)跑到了x(1,0)。

三维数组

我们继续生成一个三维的数组：

import numpy as np

#生成一个2x2x3的数组
x1 = np.arange(12).reshape((2,2,3))
print("x1:\n",x1,"\n")

x1:
 [[[ 0  1  2]
  [ 3  4  5]]

 [[ 6  7  8]
  [ 9 10 11]]] 

我们从高中数学知道三维由x轴、y轴以及z轴组成。
假设三维数组当中的索引值为x，y，z
transpose()函数的作用就是调换x，y，z的位置，也就是数组的索引值。
所以我们正常的数组索引值为（0，1，2），等于（x，y，z）
我们来看实例代码：

import numpy as np

#生成一个2x2x3的数组
x1 = np.arange(12).reshape((2,2,3))
print("x1:\n",x1,"\n")
# transpose()函数的第二个参数就是改变索引值的地方
x2 = np.transpose(x1,(1,0,2))
print("x2\n",x2,"\n")

x1:
 [[[ 0  1  2]
  [ 3  4  5]]

 [[ 6  7  8]
  [ 9 10 11]]] 

x2
 [[[ 0  1  2]
  [ 6  7  8]]

 [[ 3  4  5]
  [ 9 10 11]]] 

通过transpose()函数改变了x的索引值为（1，0，2），对应（y，x，z）
索引改变后原本y的值和x的值对换了。
有上面代码的数字7为例，原本的7的位置索引为（1,0,1），通过transpose（x，（1，0，2））索引改变为（0，1，1）
无论四维、五维……都可以用这个原理分析。
懂了吧？原理其实很简单对不对！