Python-numpy包中多维数组转置，transpose.swapaxes的轴编号（axis）的理解

transpose()中三个轴编号的位置变化理解

transpose(a,b,c)其中a轴编号即为参考编号，垂直于a的平面即为所有平面，该平面上的数据再根据b,c相对于（0,1，2）的位置关系进行改变，下面以实例举例说明

A.transpose(0,1,2)对应的就是arr数组原形

In [8]: arr.transpose(0,1,2)
Out[8]:
array([[[ 0,  1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6,  7],
        [ 8,  9, 10, 11]],

       [[12, 13, 14, 15],
        [16, 17, 18, 19],
        [20, 21, 22, 23]]])

B.transpose(0,2,1)，即以0为参考编号，数组0-1和0-2即为所求平面数组，但是2,1相对于（0,1，2)后面的轴编号进行了交换，所以数组0-1/0-2要以对角线进行.T转置（与二维数组的转置一样），所以结果如下。其余同理。

In [9]: arr.transpose(0,2,1)
Out[9]:
array([[[ 0,  4,  8],
        [ 1,  5,  9],
        [ 2,  6, 10],
        [ 3,  7, 11]],

       [[12, 16, 20],
        [13, 17, 21],
        [14, 18, 22],
        [15, 19, 23]]])

C.以transpose(2,1,0)来验证以上操作。2为视角，数组2-1/2-2/2-3/2-4即为所求平面，再以1为视角，数组1-1/1-2即为所求平面，2-1与1-1两个平面的交线是[0,12]

In [10]: arr.transpose(2,1,0)
Out[10]:
array([[[ 0, 12],
        [ 4, 16],
        [ 8, 20]],

       [[ 1, 13],
        [ 5, 17],
        [ 9, 21]],

       [[ 2, 14],
        [ 6, 18],
        [10, 22]],

       [[ 3, 15],
        [ 7, 19],
        [11, 23]]])

参考：https://www.cnblogs.com/sunshinewang/p/6893503.html