numpy.转置

麻木的。转置( a , axes = None )

返回轴转置的数组。

对于一维数组，这将返回原始数组的未更改视图，因为转置向量只是相同的向量。要将一维数组转换为二维列向量，必须添加一个附加维度，例如，np.atleast2d(a).T可以实现这一点，就像 一样 。对于二维数组，这是标准矩阵转置。对于 nD 数组，如果给出了轴，则它们的顺序指示轴的排列方式（请参阅示例）。如果未提供轴，则 .a[:, np.newaxis]transpose(a).shape == a.shape[::-1]

参数：

类似数组

输入数组。

轴元组或整数列表，可选

如果指定，它必须是包含 [0,1,…,N-1] 排列的元组或列表，其中 N 是a的轴数。返回数组的第i轴将对应于axes[i] 输入的编号轴。如果未指定，则默认为range(a.ndim)[::-1]，这会反转轴的顺序。

返回：

数组​

a的轴已排列。只要有可能就会返回视图。

也可以看看

ndarray.transpose

等效方法。

moveaxis

将数组的轴移动到新位置。

argsort

返回对数组进行排序的索引。

笔记

使用axes关键字参数时用于反转张量的转置。transpose(a, argsort(axes))

例子

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

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

>>> a = np.ones((1, 2, 3))
>>> np.transpose(a, (1, 0, 2)).shape
(2, 1, 3)

>>> a = np.ones((2, 3, 4, 5))
>>> np.transpose(a).shape
(5, 4, 3, 2)