一、前言
众所周知，python的numpy模块在数据分析中占有重要的地位，因其所定义的 ndarray（n-dimensional array，多维数组）对象比之python基本类库所定义的 list 对象而言，具有更高的灵活性和更广的适用范围。更重要的是，由于numpy模块是用C语言编写的，因此计算机在处理 ndarray 对象时的速度要远快于 list 对象。看一个例子：
import numpy as np
my_arr = np.arrange(1000000)
my_list = list(range(1000000))
%time for _ in range(10): my_arr2 = my_arr * 2
# 输出结果：CPU times: user 17.7 ms, sys: 12.5 ms, total: 30.1 ms Wall time: 29.9 ms
%time for _ in range(10): my_list2 = [x * 2 for x in my_list]
# 输出结果：CPU times: user 525 ms, sys: 105 ms, total: 630 ms Wall time: 629 ms可以明显地看出，当数字大小达到百万数量级时，使用 ndarray 对象的运算时间比使用 list 对象运算时间有明显的减少。而实际的数据分析中用到的数据只会更大，这时使用 ndarray 显然是一个更为明智的选择。
二、numpy中transpose函数及swapaxes函数的用法
首先从二维数组开始，构造一个数组如下：
arr = np.arange(15).reshape((3, 5))
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14]])reshape的作用是生成一个3X5的二维数组arr。我们可以把此处的arr看作一个3X5阶的矩阵，学过线性代数的朋友应该知道，此时矩阵元素0可表示为a11，7可表示为a23，13可表示为a34。而对应的数组中，0可表示为arr[0][0]，7可表示为arr[1][2]，13可表示为arr[2][3]。
我们可以用arr[m][n]（m=0,1,2;n=0,1,2,3）来表示此数组中的元素。此时我们称此二位数组arr有两条轴，分别表示为0和1，其中m对应的轴为0，n对应的轴为1。对以上数组对应的矩阵进行转置：
arr.T
array([[ 0, 5, 10]，
[ 1, 6, 11],
[ 2, 7, 12],
[ 3, 8, 13],
[ 4, 9, 14]])相信学过线性代数的朋友很好理解，此矩阵转置操作等价于将轴0和1交换，对应于numpy模块中定义的的transpose函数以及swapaxes函数可表示为：
>> arr.swapaxes(1, 0)
array([[ 0, 5, 10],
[ 1, 6, 11],
[ 2, 7, 12],
[ 3, 8, 13],
[ 4, 9, 14]])>> arr.transpose(1, 0)
array([[ 0, 5, 10],
[ 1, 6, 11],
[ 2, 7, 12],
[ 3, 8, 13],
[ 4, 9, 14]])可以看出，以上变换是等价的，均是一种“轴变换”。
二维数组相对容易理解，三维数组相对复杂一点，但基本原理不变，不过是在二位数组的基础上增加了一条轴。构造以下三维数组：
>> arr = np.arange(24).reshape((2, 3, 4))
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]]])此时可用 arr[x][y][z](x=0,1; y=0,1,2; z=0,1,2,3)来表示，此时x对应轴0，y对应轴1，z对应轴2。看下图会更直观一点：
由上图可以看出，元素0可表示为arr[0][0][0]，元素6可表示为arr[0][1][2]，元素12可表示为arr[1][0][0]，元素18可表示为arr[1][1][2]，元素22可表示为arr[1][2][2]。那么此时若使用函数transpose(1,0,2)，即代表将轴0和1对换，轴2不变，亦即将arr[x][y][z]中x和y位置互换，即元素12变为arr[0][1][0]，元素22变为arr[1][2][2]，以此类推，整个数组将变为：
>> arr.transpose((1, 0, 2)
array([[[ 0, 1, 2, 3],
[12, 13, 14, 15]],
[[ 4, 5, 6, 7],
[16, 17, 18, 19]],
[[ 8, 9, 10, 11],
[20, 21, 22, 23]]])同理，swapaxes(1,2)即表示将轴1和2位置互换，轴0不变：
>> arr.swapaxes(1, 2)
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]]])此问题的关键在于搞清楚轴与元素位置的对应关系，以及在进行轴变换时，对应的元素位置会发生怎么样的改变，进而会导致整个数组的形状发生怎样的改变。
【参考】
https://blog.csdn.net/lothakim/article/details/79494782
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