如何在不影响通道的情况下交换numpy数组的行和列？（Python 3.9）

我有一个numpy数组，其结构如下：

A = [[(0, 0, 0), (0, 0, 0)],
     [(0, 0, 0), (0, 0, 0)],
     [(0, 0, 0), (0, 0, 0)],
     [(0, 0, 0), (0, 0, 0)]]

A

有4行、2列和3个通道（在元组中）。简而言之：

A.shape=（4,2,3）

现在我需要在不影响通道的情况下交换行和列。 输出应如下所示：

B = [[(0, 0, 0), (0, 0, 0), (0, 0, 0), (0, 0, 0)],
     [(0, 0, 0), (0, 0, 0), (0, 0, 0), (0, 0, 0)]]

B

有2行、4列和3个通道（元组）。简而言之：

B.shape=（2,4,3）

我在几个小时内发现的最好的一个例子是：

numpy.array（A.transpose（）

它对一幅图像有效，但其他图像突然有480个通道XD（

A

是我的简化版本），只有3行

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那么我该怎么做呢？

许多可能的方法之一是使用以下方法：

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除了

np.swapaxes

之外的另一种方法是使用

np.transpose

检查文档中的基本示例

A = [[(0, 0, 0), (0, 0, 0)],
     [(0, 0, 0), (0, 0, 0)],
     [(0, 0, 0), (0, 0, 0)],
     [(0, 0, 0), (0, 0, 0)]]

A = np.array(A)

C = np.transpose(A, (1, 0, 2)) # axes1 and axes2 are switching here which changes the shape from (4,2,3) to (2,4,3)

print(C)

输出：

[[[0 0 0]
  [0 0 0]
  [0 0 0]
  [0 0 0]]

 [[0 0 0]
  [0 0 0]
  [0 0 0]
  [0 0 0]]]

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查看

restrape

numpy方法：例如

np.数组（A）.restrape（dim1，dim2，dim3）

转置采用顺序参数，例如

A.转置（1,0,2）

将切换前两个维度，剩下最后一个，通道，最后一个。谢谢！Swapax（0，1）方法有效！

[[[0 0 0]
  [0 0 0]
  [0 0 0]
  [0 0 0]]

 [[0 0 0]
  [0 0 0]
  [0 0 0]
  [0 0 0]]]