numpy中.transpose函数的用法

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1. import numpy as np
   
2. x = np.arange(24).reshape((2,3,4))
   
3. print(x)
   
4. print(x.transpose((1,0,2))) # shape(3,2,4)
   
5. 
   
6. [[[ 0  1  2  3]
   
7.   [ 4  5  6  7]
   
8.   [ 8  9 10 11]]
   
9. 
   
10. [[12 13 14 15]
    
11.   [16 17 18 19]
    
12.   [20 21 22 23]]]
    
13. 
    
14. [[[ 0  1  2  3]
    
15.   [12 13 14 15]]
    
16. 
    
17. [[ 4  5  6  7]
    
18.   [16 17 18 19]]
    
19. 
    
20. [[ 8  9 10 11]
    
21.   [20 21 22 23]]]

复制代码

我是新手，请问上面代码中的x.transpose((1,0,2))该怎么理解，先谢谢各位了

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关键词：Transpose Trans Numpy pose ans import

要理解transpose里参数意义，首先要看x的shape属性，
输入 x.shape， 返回一个无组（2,3,4） 就如你设定的，reshape(2,3,4)
(2,3,4)这个元组的索引(0,1,2) 0对应2，1对应3，2对应4.  .     
  这个由数组X的shape属性的索引组成的元组，才是transpose的真正的意义
代码中transpose参数元组（1,0,2）可以理解为是索引组成的元组，
1对应的还是3，0对应的还是2，2对应的还是4， 通过索引的位置变换，数组X的shape属性为（3，2，4）
**************分隔线*************
如果transpose参数元组（0,2,1），则数组X的shape属性为（2，4，3）
**************分隔线*************

没有进行transpose变换前，每个数都有一个索引，如13的索引为 （1，0，1）  
按照上面的变换，13的索引为（0，1，1)
是不是在  下面的那个位置了？ 其它的数字也一样，再如 19 ，之前的索引为（1，1，3），
按照上面的变换，13的索引为（1，1，3)  没为变，

tranpose中的参数相当于reshape中参数的位置，如果reshape（2，2，4），transpose（0，1，2）就表示不改变原来的arr，如果transpose（0，2，1）相当于reshape（2，4，2）

qianhongming 发表于 2017-2-27 23:26
要理解transpose里参数意义，首先要看x的shape属性，
输入 x.shape， 返回一个无组（2,3,4） 就如你设定的 ...

13的索引为 （1，0，1）变换成(0，1，1），这个是怎么推出来的啊

看懂了,楼主写的真的是非常好,特地注册账号前来感恩,非常感谢,非常感谢！！！！！

代表第几维度