详解Numpy transpose()（转置数组）函数的作用与使用方法

Numpy transpose是一个用于矩阵转置的函数，将矩阵的行和列互换。其作用是将二维数组中的行列位置对调，这对于矩阵数据处理时尤为重要。

使用方法：

numpy.transpose(arr, axes=None)

其中，arr表示待处理的数组，axes表示对数组的进行操作的维度，如果axes未指定，会对整个数组进行转置操作。

下面分别给出两个实例：

对矩阵进行转置

import numpy as np

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

print("原矩阵: ")
print(a)

b = np.transpose(a)

print("转置后的矩阵: ")
print(b)

输出结果：

原矩阵: 
[[1 2]
 [3 4]]
转置后的矩阵: 
[[1 3]
 [2 4]]

对高维数组进行转置

import numpy as np

a = np.arange(24).reshape(2, 3, 4)

print("原数组: ")
print(a)

b = np.transpose(a, (1, 0, 2))

print("转置后的数组: ")
print(b)

输出结果：

原数组: 
[[[ 0  1  2  3]
  [ 4  5  6  7]
  [ 8  9 10 11]]

 [[12 13 14 15]
  [16 17 18 19]
  [20 21 22 23]]]
转置后的数组: 
[[[ 0  1  2  3]
  [12 13 14 15]]

 [[ 4  5  6  7]
  [16 17 18 19]]

 [[ 8  9 10 11]
  [20 21 22 23]]]

在上面的代码中，我们将原始的数组a转换为一个2x3x4的三维数组。

当我们在执行转置操作时，使用了axes参数指定了维度的操作顺序，这里的含义是先对第一个维度进行操作，再对第二个维度进行操作，最后对第三个维度进行操作。

因此，转换后的数组b中的第一个维度变成了原数组中的第二个维度，第二个维度变成了第一个维度，第三个维度不变。这就实现了高维数组的转置。