一、总体概述
np.transpose函数是NumPy库中的一个非常常用的函数，它的主要作用是对一个数组进行转置操作。在计算机科学领域，矩阵的转置运算是非常常见的操作，而np.transpose可以很方便地完成这一任务。同时，np.transpose还支持对高维数组进行转置，这使得我们可以方便地对数据进行整理、处理。
二、基本用法
np.transpose函数的基本用法非常简单，它只需要传入一个数组作为参数即可，示例代码如下：
import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print(np.transpose(a))
上述代码中，我们首先定义一个二维数组a，然后使用np.transpose对其进行转置操作，最后输出转置后的数组。在控制台中，我们会得到如下输出：
[[1 3]
[2 4]]
我们可以发现，np.transpose将原数组的行与列进行了互换操作，这正是转置的定义。
三、参数axis的使用
除了上述的基本用法外，np.transpose函数还支持一个更为复杂的参数：axis。当传入axis参数时，np.transpose会对指定的轴进行转置操作，而不是将整个数组的行与列互换。这使得我们可以对某一维度的数据进行处理，而不影响其他维度的数据。
下面我们来看一个例子：
import numpy as np a = np.arange(24).reshape((2,3,4)) print(np.transpose(a, (1, 2, 0)))
在上述代码中，我们首先使用np.arange生成一个长度为24的一维数组，然后使用np.reshape将其转换为一个三维数组，其中各维度的长度分别是2、3、4。最后，我们使用np.transpose对该数组进行转置操作，将第一维的数据放到了最后一维。我们指定了axis参数的值为(1, 2, 0)，表示先对第一维进行转置，然后对第二维进行转置，最后对第三维进行转置。
上述代码在控制台中的输出结果为：
array([[[ 0, 12], [ 1, 13], [ 2, 14]],
[[ 4, 16], [ 5, 17], [ 6, 18]],
[[ 8, 20], [ 9, 21], [10, 22]],
[[ 3, 15], [ 7, 19], [11, 23]]])
我们可以发现，将第一维的数据转移到了最后一维，而其他维度的数据没有被修改。
四、多维数组的转置
除了对二维数组进行转置外，我们还可以使用np.transpose对高维数组进行转置。当数组的维度超过两维时，np.transpose将会对多维数组进行递归转置，即先对最后两维进行转置，再对倒数第三维和前面的结果进行转置，以此类推。下面是一个对三维数组进行转置的例子：
import numpy as np a = np.arange(24).reshape((2,3,4)) print(np.transpose(a, (2, 0, 1)))
在上面的代码中，我们仍然使用了np.arange生成一个长度为24的一维数组，并将其转换为一个三维数组。不同之处在于，我们这次使用了一个不同的axis参数值(2, 0, 1)。这个值告诉np.transpose函数先对第三维进行转置，然后对第一维进行转置，最后对第二维进行转置。
上述代码在控制台中的输出结果为：
array([[[ 0, 4, 8], [12, 16, 20]],
[[ 1, 5, 9], [13, 17, 21]],
[[ 2, 6, 10], [14, 18, 22]],
[[ 3, 7, 11], [15, 19, 23]]])
可以看到，np.transpose函数对三维数组进行了递归转置，最终得到了我们想要的结果。
五、小结
np.transpose函数是NumPy中一个非常实用的函数，它可以方便地对数组进行转置操作，并支持对高维数组进行转置。通过本文的介绍，我们了解了np.transpose的基本用法，以及如何使用axis参数来对指定维度进行转置。同时，我们也了解了np.transpose函数对高维数组的递归转置操作，这为我们进行数据处理和计算提供了一定的便利。
原创文章，作者：IBSBX，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/351582.html
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