简单瞅瞅 numpy库transpose函数

写在前面

接个人上一篇博客， 嘿嘿, 应该能看懂吧，若是numpy数组的维度懂了那就好理解transpose了

代码说话

transpose就是转置的意思，函数返回按你指定的方式转置的矩阵

np.transpose(narray, axis=None)

举个例子感性理解一下：

>>> a = np.array([[[1], [2]], [[3], [4]], [[5], [6]]])
array([[[1],
        [2]],

       [[3],
        [4]],

       [[5],
        [6]]])
>>> a.transpose(0, 1, 2) # 此处用面向对象编程也能够
array([[[1],
        [2]],

       [[3],
        [4]],

       [[5],
        [6]]])
>>> a.transpose(0, 2, 1)
array([[[1, 2]],

       [[3, 4]],

       [[5, 6]]])

你可能已经明白了，他按照axis参数——你给定的顺序类进行转置
a.transpose(0, 2, 1)就是将第二维和第三维转置
将

[[1]
    [2]]

转置为：

[[1, 2]]

你可能会为我为啥不是：

[[1], [2]]

这样的话，又凭空增长了一个维度，(最后一维应该是常数那一维)
因此，若是是a.transpose(1, 0, 2)
则是：

array([[[1],
        [3],
        [5]],

       [[2],
        [4],
        [6]]])

技巧

给两个图本身理解:


可能比较难想，技巧的话

• 正视，你 要交换的那两维组成的平面(目光与该平面垂直)，接着，将该平面转置，另外一维度不变
• 看array.shape也行，原来是(3, 2, 1),若执行a.transpose(1, 0, 2),则shape为(2, 3, 1)
  能够参考:https://blog.csdn.net/Heartho...