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。

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）

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]])