最近接触到这个函数，发现在网上的博客说的并不是很明白，有的说的有点过于复杂了（也可能是自己水平太low），下面是自己对于这个函数的理解
rollaxis(a, axis, start = 0)
这个函数的用处是翻滚数组的轴axis，对于轴的理解我们可以借助3纬的空间坐标系，我们都知道，空间直角坐标系的维度是3维，相对应的就有3个轴，按照一般的顺序，依次是x, y, z满足右手螺旋法则，而通过调用rollaxis函数我们改变x, y, z轴的顺序，从3维延伸到高维，也是一样的原理。
参数：
a —— 输入的数组
axis —— 需要移动的轴（按照其文档应该是往后翻滚的轴，但是我通过一些程序测试发现这样理解更容易）
start —— axis翻滚到这个轴的前面（注意是前面），其他轴的相对位置不变
注意：假设给出一个5维数组，那么它的轴编码依次是0，1，2，3，4 而start的取值范围是0，1，2，3，4，5
下面我们通过程序直观了解一下
>>> a = np.ones((3,4,5,6)) >>> np.rollaxis(a, 3, 1).shape (3, 6, 4, 5) >>> np.rollaxis(a, 2).shape (5, 3, 4, 6) >>> np.rollaxis(a, 1, 4).shape (3, 5, 6, 4)
接下来我们需要证实一下，某一轴翻滚之后，某一值得索引会有什么变化
如下图：
import numpy as np #生成4维随机数组 b = np.random.randn(3,4,5,6) #随意获取数组中一个值 >>> b[2,3,4,5] -1.8748822368949825 #将轴3移到轴1的前面 c=np.rollaxis(b, 3, 1) #查找值-1.8748822368949825在c中的索引 -1.8748822368949825 >>> np.where(c==-1.8748822368949825) #输出索引是c[2,5,3,4] (array([2], dtype=int64), array([5], dtype=int64), array([3], dtype=int64), array([4], dtype=int64))
通过运行程序我们发现值的索引的变化和轴的变化是一致的
至于理解，我们可以借助3维的空间直角坐标系，假设我们取x=1， y=2， z=3，其所代表的含义是这三个面相交于一点，假设这个点的值是5，，然后我们将z轴移到y轴的前面，可以肯定的是空间已经改变了，也就是说原来值为5的那个点的位置已经没有意义了，但是他还是x=1， y=2， z=3三个面的交点，我们在找这个点时，只是在新的空间里三个轴的位置改变了，而每个轴的取值并没有改变。