Python 对于这个例子，numpy.transpose是如何工作的？

我很难理解numpy.transpose实际上是如何工作的。 比如说

a_value = array([[[0, 1],
                  [2, 3]],

                 [[4, 5],
                  [6, 7]]])

当我这么做的时候

np.transpose(a_value, (2, 1, 0))

我明白了

如何手动导出此转置？在上面的例子中，我需要直观地理解公式或步骤，这样我就可以把它推广到更高的维度

如

numpy.转置（a，轴=无）

轴：整数列表，可选 默认情况下，反转尺寸标注，否则根据给定的值排列轴

第二个参数是用来排列值的轴。也就是说，例如，如果初始元素的索引是

（x，y，z）

（其中

x

是第0轴，

y

是第1轴，

z

是第2轴），则该元素在结果数组中的位置变为（z，y，x）（即第2轴先，然后是第1轴，最后是第0轴），基于您为

轴提供的参数

由于您正在转置一个形状数组

（2,2,2）

，因此转置后的形状也是

（2,2,2）

，并且位置会随着-

(0,0,0) -> (0,0,0)
(1,0,0) -> (0,0,1)
(0,1,0) -> (0,1,0)
(1,1,0) -> (0,1,1)
...

---

由于您选择的轴很小，让我们为其他轴解释一下。范例-

In [54]: A = np.arange(30).reshape((2, 3, 5))
In [55]: A
Out[55]:
array([[[ 0,  1,  2,  3,  4],
        [ 5,  6,  7,  8,  9],
        [10, 11, 12, 13, 14]],

       [[15, 16, 17, 18, 19],
        [20, 21, 22, 23, 24],
        [25, 26, 27, 28, 29]]])

In [56]: np.transpose(A,(1,2,0))
Out[56]:
array([[[ 0, 15],
        [ 1, 16],
        [ 2, 17],
        [ 3, 18],
        [ 4, 19]],

       [[ 5, 20],
        [ 6, 21],
        [ 7, 22],
        [ 8, 23],
        [ 9, 24]],

       [[10, 25],
        [11, 26],
        [12, 27],
        [13, 28],
        [14, 29]]])

这里，第一个元素

（0,0,0）

成为结果中的

（0,0,0）

元素

第二个元素

（0,0,1）

成为结果中的

（0,1,0）

元素。等等-

(0,0,0) -> (0,0,0)
(0,0,1) -> (0,1,0)
(0,0,2) -> (0,2,0)
...
(2,3,4) -> (3,4,2)
...

---

这里有更多的澄清：

不要混淆

np.重塑（z，y，x）

和

np.转置（0，1，2）

的参数

np.reformate（）

使用我们矩阵的维度，想想

（表、行、列）

，来指定它的布局

np.transpose（）

使用整数0、1和2表示要交换的轴，并分别对应于z、y和x

例如，如果我们在一个由2张表、3行和5列组成的矩阵中有数据

我们可以采取下一步，从列表的角度来思考。因此，2x3x5矩阵的

z，y，x

或

表、行、列

表示是

 [[[ 0,  1,  2,  3,  4],
    [ 5,  6,  7,  8,  9],
    [10, 11, 12, 13, 14]],

   [[15, 16, 17, 18, 19],
    [20, 21, 22, 23, 24],
    [25, 26, 27, 28, 29]]]

…但是我们将这些数据输入到的模块需要这样的布局：工作表1包含每个工作表的第一行，工作表2包含第二行，依此类推。然后，我们需要使用np.transpose（1，0，2）来转置数据。这将交换z轴和y轴，并转置数据

 [[[ 0,  1,  2,  3,  4],
   [15, 16, 17, 18, 19]],

  [[ 5,  6,  7,  8,  9],
   [20, 21, 22, 23, 24]],

  [[10, 11, 12, 13, 14],
   [25, 26, 27, 28, 29]]]

请注意与使用np.reforme（3，2，5）的区别，因为这不会转置数据——只会重新排列数据

[[[ 0,  1,  2,  3,  4],
 [ 5,  6,  7,  8,  9]],

 [[10, 11, 12, 13, 14],
  [15, 16, 17, 18, 19]],

 [[20, 21, 22, 23, 24],
  [25, 26, 27, 28, 29]]]

---

axes=参数是希望在结果中排列起始轴的方式

在我的例子中，我有一个形状数组（2，1997，4，4），我只想转置（4，4）子数组

axes=（）在这里需要4个参数，每个轴一个。轴=（0,1,2,3）不会产生任何更改，因为请求的结果排序与开始排序相同

---

若要按我的需要仅转置（4,4）数组，我使用axes=（0,1,3,2）--请只交换最后两个轴。

您是否阅读了文档，即

帮助（numpy.transpose）

？您只需“排列”维度。如果您传递置换

（2，1，0）

，那么位于位置

[x，y，z]

的元素现在将位于位置

[z，y，x]

，或者位于位置

[z，x，y]

进行置换

（3，0，1）

，感谢您的简单解释。

[[[ 0,  1,  2,  3,  4],
 [ 5,  6,  7,  8,  9]],

 [[10, 11, 12, 13, 14],
  [15, 16, 17, 18, 19]],

 [[20, 21, 22, 23, 24],
  [25, 26, 27, 28, 29]]]