Numpy 高维矩阵的切片与转置操作

前言

使用Numpy库时，往往会涉及到矩阵的切片操作、转置操作等。对于矩阵，我们平常使用的最多的就是一维、二维、三维矩阵。而一维、二维的情况都比较简单，这里主要讲一下高维矩阵（以三维为例）的切片与转置操作。

切片操作

首先我们来生成一个三维矩阵，并打印出来看看是个什么样子，见下图：

这里我们得到一个三维矩阵，并看到了它的输出，然而，一个关键的问题是，我们该怎么判断哪个是第一、二、三维呢？这里给出我我所理解的，如下：

明白了哪是第一维、第二维、第三维之后，对三维矩阵的切片操作就非常好理解了。具体看下面这几个例子：


需注意的是，Numpy里面矩阵任意维度的下标都是从0开始的。

转置操作

在Numpy库里，矩阵的转置可通过ndarray.transpose() 或ndarray.T 来实现。二维矩阵的转置很好理解，而对于三维矩阵的转置操作，只要明白了哪是第一维、第二维、第三维，也变得容易理解了。需注意的是，第一维、第二维、第三维对应的轴（axes）分别是0、1、2。下面通过几个例子来说明矩阵的转置。
先是二维矩阵的转置：

接下来的例子是三维矩阵的转置：