numpy.transpose解析

transponse是numpy重塑数组的方法。

首先，数组有一个特殊的T属性：

arr = np.arange(15).reshape((3, 5))
arr
''
array([[ 0,  1,  2,  3,  4],
[ 5,  6,  7,  8,  9],
[10, 11, 12, 13, 14]])
''
arr.T
''
array([[ 0,  5, 10],
[ 1,  6, 11],
[ 2,  7, 12],
[ 3,  8, 13],
[ 4,  9, 14]])

''

这个还是比较简单的，数组的简单轴对换。

对高维数组，可以用transponse进行更复杂的转置：

arr = np.arange(16).reshape((2, 2, 4))
arr
''
array([[[ 0,  1,  2,  3],
[ 4,  5,  6,  7]],

[[ 8,  9, 10, 11],
[12, 13, 14, 15]]])
''
arr.transpone((1, 0, 2))
''
array([[[ 0,  1,  2,  3],
[ 8,  9, 10, 11]],

[[ 4,  5,  6,  7],
[12, 13, 14, 15]]])
''

这个稍微复杂一点，想明白确实想了一段时间。这个重塑，分为两步：

结构的调整

　　首先输入

arr.shape

，得到数组结构

(2, 2, 4)

，transponse参数

（1， 0， 2）

，也就是说该数组调整后，结构不变还是

(2, 2, 4)

。

索引的改变

　　比如说arr[0, 1, 0] = 4, 转置后, 1和0调换，所以，调整后4的索引为[1, 0, 0],其余的数字以此类推。