2次元マトリクス転置関数：
私は、直接乾燥品で、起動する方法がわかりません。
TRANSPOSE（）は、単に、行列の同等な数学的転置、行と列を転置が互いに位置を交換することです。
例えば：ランダムに生成された3行5列の二次元マトリクス。
ARR = np.arange（15）.reshape（（3、5 ）） ARR 配列（[0、 1、2、3、4 ]、 [ 5、6、7、8、9 ]、 [ 10、11、 12、13、14 ]]） >> arr.Tの
配列（[0、5、10]、
[1、6、11]、
[2,7]、[12]、
[3,8]、[13]、
[4 、9、14]]）
アクションリシェイプはランダムに行と列の行列を生成しました。
1は、第1の位置を示し、等; 15の総数は0が0の要素の位置を表します。
次いで、マトリックスの等価転置arr.T。
転置転置（X、Y）は、X軸、X軸、Y軸交換位置とY軸の挙動にマトリックス機能と均等の意味です。
X軸は、1で表さ0、Y軸で表されます。
例えば：トランスポート（1,0）スワップ行と列の位置を表す場合。
>> arr.transpose（1 、0） 配列（[0、 5、10 ]、 [ 1、6、11 ]、 [ 2、7、12 ]、 [ 3、8、13 ]、 [ 4、9、 14]]）
三次元テンソル転置機能：
以前の私たちは、実際に行列を転置された2次元マトリックス転置機能の話や概念です。今、我々は3次元テンソルについて話しています。
3つの軸のうち相互; X軸、Y軸、Z軸の等価物を、三次元テンソル名はそれが3つの次元を有し、示唆しています。
同様に、X軸は、1で表さ0、Y軸で表され、Z軸が2で表されます。
ARR = np.arange（24）.reshape（（2、3、4 ）） ARR 配列（[[[0、 1、2、3 ]、 [ 4、5、6、7 ]、 [ 8、9、10 、11 ]、 [ 12、13、14、15 ]、 [ 16、17、18、19 ]、 [ 20、21、22、23 ]]]）
3次元テンソル軸変換に対応して、次の図をしますか：
各軸の変換の間にも変化表されます：
X及びY軸の発生後変換を表す（1,0,2）転置。
インポートNPとしてnumpyの ARR = np.arange（24）.reshape（（2,3,4 ）） VC = arr.transpose（1,0,2 ） プリント（VC） >>> 结果 [[[0 1 2 3 ] [ 12 13 14 15 ] [[ 4 5 6 7 ] [ 16 17 18 19 ] [ 8 9 10 11 ] [ 20 21 22 23]]]
トランスポート（0,2,1）：軸変換が発生した後、Y軸は、Z軸を表します。
インポートNPとしてnumpyの ARR = np.arange（24）.reshape（（2,3,4 ）） VC = arr.transpose（0,2,1 ） プリント（VC） [[[0 4 8 ] [ 1 5 9 ] [ 2 6 10 ] [ 3 7 11 ] [ 12 16 20 ] 、[ 13 17 21 ] 、[ 14 18 22 ] 、[ 15 19 23]]]
トランスポート（2,1,0）は、X軸軸変換が発生した後にZ軸を示しています。
インポートNPとしてnumpyの ARR = np.arange（24）.reshape（（2,3,4 ）） VC = arr.transpose（2,1 、0） プリント（VC） [[[0 12 ] [ 4 16 ] [ 8 20 ] [ 1〜13 ] [ 10 17 ] [ 9〜21 ] [ 2 14 ] [ 6〜18 ] [ 10 22 ] [ 3 15 ] [ 7 19 ] [ 11 23]]]
さて、ここでは、同じトランスポート機能についても、より包括的に理解され、書き込みコードを行きます！