今天小编就为大家分享一篇对numpy中的transpose和swapaxes函数详解，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

transpose() 这个函数如果括号内不带参数，就相当于转置，和.T效果一样，而今天主要来讲解其带参数。 我们看如下一个numpy的数组： `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]]

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

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（