transpose是numpy重塑数组的方法。

首先，数组有一个特殊的T属性：

arr = np.arange(15).reshape((3, 5)) arr '' array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14]]) '' arr.T '' array([[ 0, 5, 10], [ 1, 6, 11], [ 2, 7, 12], [ 3, 8, 13], [ 4, 9, 14]]) ''

这个还是比较简单的，数组的简单轴对换。

对高维数组，可以用transponse进行更复杂的转置：

arr = np.arange(16).reshape((2, 2, 4)) arr '' array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7]], [[ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15]]]) '' arr.transpone((1, 0, 2)) '' array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 8, 9, 10, 11]], [[ 4, 5, 6, 7], [12, 13, 14, 15]]]) ''

这个稍微复杂一点，想明白确实想了一段时间。这个重塑，分为2步：

结构的调整 首先输入arr.shape，得到数组结构(2, 2, 4)，transponse参数（1， 0， 2），也就是说该数组调整后，结构不变还是(2, 2, 4)。

索引的改变 比如说arr[0, 1, 0] = 4, 转置后, 1和0调换，所以，调整后4的索引为[1, 0, 0],其余的数字以此类推。

http://blog.csdn.net/qq575379110/article/details/70799862