Python Numpy：转置函数中的轴参数

我最近遇到了一种奇特的方法来重塑矩阵以执行特定的矩阵乘法

我现在正试图弄清楚为什么在给定轴参数时numpy会执行这种整形

考虑形状

a=[1,2,4,4]

的numpy数组。人们所做的，就是用

A.转置（3,2,1,0）。重塑（2，-1）

矩阵中的典型转置会将行转换为列，其中行的第一个元素成为列的第一个元素

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在这里，轴参数或高秩张量中的应用以某种方式改变了这一点。numpy转置这种数组的方式背后有数学概念吗？

a_i，j=>a_j，i

用下标索引表示2d转置。推广到3或4个指标。轴的顺序在这里重要吗？我现在没有检查这个。你可以用任何方式更改它们。在numpy转置中使用类似于

np.arange（24）.重塑（1,2,3,4）

的东西很容易，因为它只是改变形状和步幅。是的，我知道了。这取决于尺寸。