好的，各位观众老爷们，欢迎来到“矩阵转置的那些事儿”专场！今天咱们不聊风花雪月，就来硬核地扒一扒矩阵转置的两种实现方式：.T 属性和 np.transpose() 函数。别害怕，虽然听起来有点学术，但保证让你们听得津津有味，彻底搞懂！ 开场白：矩阵，数据界的变形金刚 在数据科学和机器学习的世界里，矩阵就像变形金刚一样，无处不在，而且总能变换出各种姿态来适应不同的任务。它们是数据的容器，是算法的基石，更是我们解决问题的得力助手。而矩阵转置，就像是给变形金刚换了个造型，让它们从“擎天柱”变成“威震天”，虽然还是那个变形金刚，但用途可能就大不一样了。 第一幕：隆重登场！.T 属性 首先，让我们欢迎第一位选手——.T 属性！这家伙简洁、高效，就像一位沉默寡言的武林高手，一出手就是致命一击。 .T 属性是 NumPy 数组对象自带的一个属性，专门用来进行矩阵转置。它的用法非常简单，只需要在一个 NumPy 数组后面加上 .T 即可。 import numpy as np # 创建一个 2×3 的矩阵 matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print( …