numpy.ndarray.T和numpy.ndarray.transpose()在self.ndim < 2时有什么区别？

Question

文档 numpy.ndarray.T 里提到：

ndarray.T — 和 self.transpose() 一样，不过如果 self 的维度小于 2，就直接返回 self。

另外，ndarray.transpose(*axes) 也提到：

对于一维数组，这个操作没有任何效果。

这是不是意味着它们的意思是一样的呢？

这里有一个小示例代码：

>>> import numpy as np
>>> print np.__version__
1.5.1rc1
>>> a = np.arange(7)
>>> print a, a.T, a.transpose()
[0 1 2 3 4 5 6] [0 1 2 3 4 5 6] [0 1 2 3 4 5 6]

Answer 1

看起来 .T 只是一个方便的写法，而 .transpose(*axes) 是一个更通用的函数，目的是提供更多的灵活性，因为你可以指定轴（axes）。显然，这些功能在Python中并没有实现，所以如果想了解更多，就得去查看C语言的代码了。

Answer 2

无论数组的维度是什么，.T 属性和 .transpose() 方法都是一样的——它们都会返回数组的转置。

对于一维数组来说，.T 和 .transpose() 不会有任何变化——它们都会返回原来的数组。