python numpy: transpose方法、T屬性以及swapaxes方法。
轉置可以對陣列進行重置，返回的是源資料的檢視（不會進行任何複製操作）。
轉置有三種方式，transpose方法、T屬性以及swapaxes方法。
1 . T 適用於一、二維陣列
In [1]: import numpy as np
In [2]: arr = np.arange(20).reshape(4,5)#生成一個4行5列的陣列
In [3]: arr
Out[3]:
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14],
[15, 16, 17, 18, 19]])
In [4]: arr.T #求轉置
Out[4]:
array([[ 0, 5, 10, 15],
[ 1, 6, 11, 16],
[ 2, 7, 12, 17],
[ 3, 8, 13, 18],
[ 4, 9, 14, 19]])
2. 高維陣列
對於高維陣列，transpose需要用到一個由軸編號組成的元組，才能進行轉置。
這裡，著實好好理解了一下。開始的時候怎麼都想不明白。因為他跟矩陣轉置理解起來不太一樣。
組來說，確定最底層的一個基本元素位置需要用到的索引個數即是維度。這句話的理解可以結合我索引和切片的那篇文章理解。
我是這樣的理解的，比如說三維的陣列，那就對維度進行編號，也就是0,1,2。這樣說可能比較抽象。這裡的0,1,2可以理解為對shape返回元組的索引。
比如：
In [59]: arr1 = np.arange(12).reshape(2,2,3)
In [60]: arr1
Out[60]:
array([[[ 0, 1, 2],
[ 3, 4, 5]],
[[ 6, 7, 8],
[ 9, 10, 11]]])
In [61]: arr1.shape #看形狀
Out[61]: (2, 2, 3) #說明這是一個223的陣列（矩陣），返回的是一個元組，可以對元組進行索引，也就是0,1,2
| 形狀 | 索引 |
|---|---|
| 2 | 1 |
| 2 | 2 |
| 3 | 3 |
所以說，transpose引數的真正意義在於這個shape元組的索引。
那麼它的轉置就應該是
In [62]: arr1.transpose((1,0,2))
Out[62]:
array([[[ 0, 1, 2],
[ 6, 7, 8]],
[[ 3, 4, 5],
[ 9, 10, 11]]])
比如，數值6開始的索引是[1,0,0]，變換後變成了[0,1,0]。
這也說明了，transpose依賴於shape。shape[0],shape[1],shape[2]原來分別表示矩陣3個維度的索引。
tranpose之後根據transpoe的位置引數，索引的對應關係也發生變化，transpose（1，0，2）就表示原來的shape[0]和shape[1]對調，shape[2]不變。比如你舉的例子裡面原來6的索引為（1，0，0），transpose之後1和0對調，變成了（0，1，0），其他元素的位置也類似改變。
3.swapaxes
雖然還有點不解的地方，但是，理解了上方那部分之後，swapaxes方法也就很好理解了。它接受一對軸編號。進行軸對換。其實也就是shape引數。
In [67]: arr2 = np.arange(16).reshape(2,2,4)
In [68]: arr2
Out[68]:
array([[[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7]],
[[ 8, 9, 10, 11],
[12, 13, 14, 15]]])
In [69]: arr2.shape
Out[69]: (2, 2, 4)
In [70]: arr2.swapaxes(1,2)
Out[70]:
array([[[ 0, 4],
[ 1, 5],
[ 2, 6],
[ 3, 7]],
[[ 8, 12],
[ 9, 13],
[10, 14],
[11, 15]]])
In [4]: arr2.swapaxes(1,0)#轉置，對比transpose（1,0,2）
Out[4]:
array([[[ 0, 1, 2, 3],
[ 8, 9, 10, 11]],
[[ 4, 5, 6, 7],
[12, 13, 14, 15]]])
reference：https://www.cnblogs.com/sunshinewang/p/6893503.html