[Python3]Numpy数组转置的三种方法T、transpose

天下难事，必作于易；天下大事，必作于细——老子

Numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包，里面包含了许多对数组进行快速运算的标准数学函数，掌握这些方法，能摆脱数据处理时的循环。 码字不易，喜欢请点赞！！！

1.首先数组转置（T）
创建二维数组data如下：

进行矩阵运算时，经常要用数组转置，比如计算矩阵内积X^T X.这时就需要利用数组转置，如下：

2.轴对换之transpose
对于高维数组，可以使用轴对换来对多个维度进行变换。

这里创建了一个三维数组，各维度大小分别为2,3,4。

transpose进行的操作其实是将各个维度重置，原来（2,3,4）对应的是（0,1,2）。使用transpose(1,0,2)后，各个维度大小变为（3,2,4），其实就是将第一维和第二维互换。

对于这个三维数组，转置T其实就等价于transpose(2,1,0)，如下：

3.两轴对换swapaxes ：swapaxes方法接受的参数是一对轴编号，使用transpose方法是对整个轴进行对换，而swapaxes是将参数的两个轴进行对换。刚刚上面的transpose(1,0,2)，实际上就是将0和1轴进行对换，因此使用swapaxes也可以实现，如下：

上面就是Numpy包里面进行数组转置和轴对换最常用的方法。