在数据科学和机器学习中，矩阵操作是家常便饭，而矩阵转置更是基础中的基础。今天就用Numpy来聊聊如何优雅地实现矩阵转置吧！👇
首先，最简单直接的方法就是使用`np.transpose()`函数。例如：
```python
import numpy as np
matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])
transposed = np.transpose(matrix)
print(transposed)
```
运行后会输出转置后的矩阵，非常直观！😄
其次，还可以通过矩阵的`.T`属性快速实现转置。
```python
transposed_T = matrix.T
print(transposed_T)
```
这种方法简洁高效，适合日常使用。😎
最后，利用`np.swapaxes()`也能完成转置操作，虽然稍显复杂，但提供了更多灵活性。
```python
transposed_swap = np.swapaxes(matrix, 0, 1)
print(transposed_swap)
```
无论选择哪种方式，都能轻松搞定矩阵转置任务。掌握这些技巧，数据分析和模型训练将更加得心应手！💪
Python Numpy 矩阵运算