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今天在網(wǎng)上搜尋了許多博客，始終沒(méi)有真正理解numpy中的transpose()函數(shù)，

transpose 的原理其實(shí)是根據(jù)維度（shape）索引決定的，舉個(gè)栗子：

我們生成了一個(gè)維度為二維數(shù)組，其中有兩個(gè)索引值（矩陣的行與列）。

transpose()函數(shù)的作用就是調(diào)換數(shù)組的行列值的索引值，類似于求矩陣的轉(zhuǎn)置：

x = np.arange(4).reshape((2,2))
x = np.transpose(x) 
print(x)
[[0 2]
 [1 3]]

我們可以直觀的看到，數(shù)組的行列索引值對(duì)換，1的位置從x(0,1)跑到了x(1,0)。

那么三維數(shù)組呢？

我們繼續(xù)生成一個(gè)三維的數(shù)組：

我們從高中數(shù)學(xué)知道三維由x軸、y軸以及z軸組成。

假設(shè)三維數(shù)組當(dāng)中的索引值為x，y，z

transpose()函數(shù)的作用就是調(diào)換x，y，z的位置，也就是數(shù)組的索引值。

所以我們正常的數(shù)組索引值為（0，1，2），等于（x，y，z）

我們來(lái)看實(shí)例代碼：

x = np.arange(12).reshape((2,2,3))
print(x)
[[[ 0  1  2]
  [ 3  4  5]]
 [[ 6  7  8]
  [ 9 10 11]]]
x = np.transpose(x,(1,0,2))  //transpose()函數(shù)的第二個(gè)參數(shù)就是改變索引值的地方
print(x)
[[[ 0  1  2]
  [ 6  7  8]]
 [[ 3  4  5]
  [ 9 10 11]]]

通過(guò)transpose()函數(shù)改變了x的索引值為（1，0，2），對(duì)應(yīng)（y，x，z）

索引改變后原本y的值和x的值對(duì)換了。

有上面代碼的數(shù)字7為例，原本的7的位置索引為（1,0,1），通過(guò)transpose（x，（1，0，2））索引改變?yōu)椋?，1，1）

無(wú)論四維、五維……都可以用這個(gè)原理分析。

懂了吧？原理其實(shí)很簡(jiǎn)單對(duì)不對(duì)！