在看一些文獻的源碼時，經常能看到numpy.transpose的應用，主要就是實現轉置。對於高維數組有時就會繞進去，查閱資料時看到一篇博客通過座標系分析和代碼驗證，讓我對transpose的用法原理恍然大悟的感覺，個人感覺十分便於理解，但是我發現原作者文章中的座標有一點點問題（個人理解，若理解有誤，歡迎指正），爲了加深自己的印象，特地整理一下便於以後的學習。
參考博客：https://www.cnblogs.com/xiaoboge/p/9682364.html
首先我們先看一個代碼：
>>> import numpy as np
>>> x=np.arange(4).reshape((2,2))
>>> x
array([[0, 1],
[2, 3]])對於二維的數字，transpose在不指定參數的情況下是默認矩陣的轉置。
>>> x.transpose()
array([[0, 2],
[1, 3]])如果指定參數（0，1），如下所示，x並沒有改變
>>> x.transpose((0,1))
array([[0, 1],
[2, 3]])如果指定參數（1，0），如下所示，x轉置了
>>> x.transpose((1,0))
array([[0, 2],
[1, 3]])這是爲什麼呢？我們通過建立座標軸很好很直觀的看出這是爲什麼。我們可以設第一個方括號“[ ]”爲0軸，第二個方括號“[ ]”爲1軸，則x可在0-1座標系下表示爲：（紅色的數字即爲數組中的數據，黑色是座標系刻）
因爲x.transpose((0,1))表示按照原座標軸改變序列，所以結果並不改變。而x.transpose((1,0))表示交換‘0軸’和‘1軸’。
保持清晰理解的關鍵是記住第一個方括號“[ ]”爲0軸，第二個方括號“[ ]”爲1軸 這樣 transpose的關係就清晰了。
下面看一個三維的，以便加深理解。
>>> A=np.arange(16)
>>> A=A.reshape(2,2,4)
>>> A
array([[[0,1,2,3],
[4,5,6,7],
[[8,9,10,11],
[12,13,14,15]]])對於上面代碼中的A表示成如下三維座標的形式：
當我們使用A.transpose((0,1,2))，則A保持不變；A.transpose((1,0,2))就是將0軸與1軸交換。關鍵是記住第一個方括號“[ ]”爲0軸，第二個方括號“[ ]”爲1軸，第三個方括號“[ ]”爲2軸
>>> A.transpose((1,0,2))
array([[[0,1,2,3],
[8,9,10,11],
[[4,5,6,7],
[12,13,14,15]]])將0軸與1軸交換
若是設置不同的參數，以此類推。若有問題或好的方法幫助理解和學習，歡迎交流。