上一主题

numpy.matrix.trace

下一主题

numpy.matrix.var

numpy.matrix.transpose

matrix.transpose(*axes)

返回具有轴转置的数组的视图。

对于1-D数组,这没有效果。(要在列和行向量之间更改,请先将1-D数组转换为矩阵对象。)对于2-D数组,这是通常的矩阵转置。对于n-D数组,如果给定轴,它们的顺序表示轴的排列方式(见示例)。If axes are not provided and a.shape = (i[0], i[1], ... i[n-2], i[n-1]), then a.transpose().shape = (i[n-1], i[n-2], ... i[1], i[0]).

参数:

axes:无,ints的元组或n ints

  • 无或无参数:反转轴的顺序。
  • 元组中的j位中的ints:i元组中的元组意味着a i轴变为a.transpose()'s j轴。
  • n ints:与相同int的n元组相同(这种形式只是简单地作为元组形式的“方便”替代)
返回:

out:ndarray

视图a,轴适当排列。

也可以看看

ndarray.T
返回数组转置的数组属性。

例子

>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> a
array([[1, 2],
       [3, 4]])
>>> a.transpose()
array([[1, 3],
       [2, 4]])
>>> a.transpose((1, 0))
array([[1, 3],
       [2, 4]])
>>> a.transpose(1, 0)
array([[1, 3],
       [2, 4]])