transpose()

這個函數如果括號內不帶參數，就相當于轉置，和.T效果一樣，而今天主要來講解其帶參數。

我們看如下一個numpy的數組：

`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]]])` 

那么有：

arr.transpose(2,1,0)array([[[ 0, 8],  [ 4, 12]],  [[ 1, 9],  [ 5, 13]],  [[ 2, 10],  [ 6, 14]],  [[ 3, 11],  [ 7, 15]]])

為什么會是這樣的結果呢，這是因為arr這個數組有三個維度，三個維度的編號對應為(0,1,2),比如這樣，我們需要拿到7這個數字，怎么辦，肯定需要些三個維度的值，7的第一個維度為0，第二個維度為1，第三個3，所以arr[0,1,3]則拿到了7

arr[0,1,3] #結果就是7

這下應該懂了些吧，好，再回到transpose()這個函數，它里面就是維度的排序，比如我們后面寫的transpose(2,1,0)，就是把之前第三個維度轉為第一個維度，之前的第二個維度不變，之前的第一個維度變為第三個維度，好那么我們繼續拿7這個值來說，之前的索引為[0,1,3]，按照我們的轉換方法，把之前的第三維度變為第一維度，之前的第一維度變為第三維度，那么現在7的索引就是(3,1,0)

同理所有的數組內的數字都是這樣變得，這就是transpose()內參數的變化。

理解了上面，再來理解swapaxes()就很簡單了，swapaxes接受一對軸編號，其實這里我們叫一對維度編號更好吧，比如：

arr.swapaxes(2,1) #就是將第三個維度和第二個維度交換array([[[ 0, 4],  [ 1, 5],  [ 2, 6],  [ 3, 7]],  [[ 8, 12],  [ 9, 13],  [10, 14],  [11, 15]]])

還是那我們的數字7來說，之前的索引是(0,1,3),那么交換之后，就應該是(0,3,1)

多說一句，其實numpy高維數組的切片也是這樣選取維度的。

以上這篇對numpy中的transpose和swapaxes函數詳解就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持武林站長站。