您提出的建议相当快，但是可以通过以下更清晰的形式来提高可读性：
for i in range(c.shape[-1]): print c[:,:,i]
或者更好（更快，更通用，更明确）：
for i in range(c.shape[-1]): print c[...,i]
但是，上述第一种方法的速度似乎是该
swapaxes()方法的两倍：
python -m timeit -s 'import numpy; c = numpy.arange(24).reshape(2,3,4)' 'for r in c.swapaxes(2,0).swapaxes(1,2): u = r'100000 loops, best of 3: 3.69 usec per looppython -m timeit -s 'import numpy; c = numpy.arange(24).reshape(2,3,4)' 'for i in range(c.shape[-1]): u = c[:,:,i]'100000 loops, best of 3: 6.08 usec per looppython -m timeit -s 'import numpy; c = numpy.arange(24).reshape(2,3,4)' 'for r in numpy.rollaxis(c, 2): u = r'100000 loops, best of 3: 6.46 usec per loop
我猜这是因为
swapaxes()不复制任何数据，并且因为处理
c[:,:,i]可能是通过通用代码完成的（该代码处理了
:被更复杂的片替换的情况）。
但是请注意，更明确的第二个解决方案
c[...,i]既清晰又快速：
python -m timeit -s 'import numpy; c = numpy.arange(24).reshape(2,3,4)' 'for i in range(c.shape[-1]): u = c[...,i]'100000 loops, best of 3: 4.74 usec per loop
