小编给大家分享一下numpy.transpose如何对三维数组进行转置，希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获，下面让我们一起去探讨吧！
网站建设公司,为您提供网站建设,网站制作,网页设计及定制网站建设服务,专注于
企业网站设计,高端网页制作,对
不锈钢雕塑等多个行业拥有丰富的网站建设经验的网站建设公司。专业网站设计,网站优化推广哪家好,专业
seo优化排名优化,H5建站,响应式网站。
如下所示：
import numpy as np
三维数组
arr1 = np.arange(16).reshape((2, 2, 4))
#[[[ 0 1 2 3]
# [ 4 5 6 7]]
# [[ 8 9 10 11]
# [12 13 14 15]]]
arr2=arr1.transpose((1,0,2))
#[[[ 0 1 2 3]
# [ 8 9 10 11]]
#
# [[ 4 5 6 7]
# [12 13 14 15]]]
正序为（0，1，2），数组为
#[[[ 0 1 2 3]
# [ 4 5 6 7]]
# [[ 8 9 10 11]
# [12 13 14 15]]]
为什么进过tanspose（1，0，2），数组变为
#[[[ 0 1 2 3]
# [ 8 9 10 11]]
#
# [[ 4 5 6 7]
# [12 13 14 15]]]
仔细观察之后，可以看到转置后的数组和转置前的数组的区别就是第一页的第二行和第二页的第一行对换了，可是为什么？
当我用arr1[0,1,0]，索引值为4
当我用arr2[1,0,0]，索引值为4
对比索引参数表的变化和正序和转置序的不同似乎存在某种联系
对于arr1数组，索引参数表[0，0，x]可以表示第一页的第一行，当前两个参数对换之后，同一个元素的索引参数表并没有变化
故arr2的第一页第一行和arr1的第一页第一行相同
对于arr1数组，索引参数表[0，1，x]可以表示第一页第二行，当前两个参数对换之后，同一个元素的索引值比如[0，1，0]变为[1，0，0]，
这就是解释了索引值4的索引参数表的不同
大概就是这个思路所以transpose(1,0,2)，数组的第一页第二行和第二页第一行对换
后面的四种转置方式也大致是这个思路，仔细观察一下，理解起来应该不难
arr3=arr1.transpose((0,2,1))
# [[[ 0 4]
# [ 1 5]
# [ 2 6]
# [ 3 7]]
#
# [[ 8 12]
# [ 9 13]
# [10 14]
# [11 15]]]
arr4=arr1.transpose((2,0,1))
#[[[ 0 4]
# [ 8 12]]
#
# [[ 1 5]
# [ 9 13]]
#
# [[ 2 6]
# [10 14]]
#
# [[ 3 7]
# [11 15]]]
这里要注意的是，arr4数组变成4页，这是因为页码和行码对换之后，
页码从数量2，变成了4
而行码从数量4，变成了2
arr5=arr1.transpose((2,1,0))
#[[[ 0 8]
# [ 4 12]]
#
# [[ 1 9]
# [ 5 13]]
#
# [[ 2 10]
# [ 6 14]]
#
# [[ 3 11]
# [ 7 15]]]
arr6=arr1.transpose((1,2,0))
#[[[ 0 8]
# [ 1 9]
# [ 2 10]
# [ 3 11]]
#
# [[ 4 12]
# [ 5 13]
# [ 6 14]
# [ 7 15]]]
另外，转置（2，0，1）可以看成，先转置（0，2，1）再转置（1，0，2）
转置（2，1，0）可以看成，先转置（1，0，2），然后转置（0，2，1），最后转置（1，0，2）
转置（1，2，0）可以看成，先转置（1，0，2），在转置（0，2，1）
代码可以写成
arr4=arr1.transpose(0,2,1).transpose(1,0,2)
#[[[ 0 4]
# [ 8 12]]
#
# [[ 1 5]
# [ 9 13]]
#
# [[ 2 6]
# [10 14]]
#
# [[ 3 7]
# [11 15]]]
结果一样！
看完了这篇文章，相信你对“numpy.transpose如何对三维数组进行转置”有了一定的了解，如果想了解更多相关知识，欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道，感谢各位的阅读！
另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。
当前名称：numpy.transpose如何对三维数组进行转置-创新互联
URL标题：
http://cdkjz.cn/article/ejggg.html
