下面小编就为大家分享一篇numpy.transpose对三维数组的转置方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

numpy中的ndarray很适合数组运算 transpose是用来转置的一个函数，很容易让人困惑，其实它是对矩阵索引顺序的一次调整。原先矩阵是一个三维矩阵，索引顺序是x,y,z，角标分别是0、1、2，经过上图（1,0,2）调整后就成了y,x,z。 理解了这些，那么swapaxes方法也就不难理解了 以上这篇numpy中的高维数组转置实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。 您可能感兴趣的文章:对

如下所示： import numpy as np 三维数组 arr1 = np.arange(16).reshape((2, 2, 4)) #[[[ 0 1 2 3] # [ 4 5 6 7]] # [[ 8 9 10 11] # [12 13 14 15]]] arr2=arr1.transpose((1,0,2)) #[[[ 0 1 2 3] # [ 8 9 10 11]] # # [[ 4 5 6 7] # [12 13 14 15]]] 正序为（0，1，2），数组为 #[[

Numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包，里面包含了许多对数组进行快速运算的标准数学函数，掌握这些方法，能摆脱数据处理时的循环。 1.首先数组转置（T） 创建二维数组data如下： 进行矩阵运算时，经常要用数组转置，比如计算矩阵内积X^T X.这时就需要利用数组转置，如下： 2.轴对换之transpose 对于高维数组，可以使用轴对换来对多个维度进行变换。 这里创建了一个三维数组，各维度大小分别为2,3,4。 transpose进行的操作其实是将各个维度重置，原来（