惰性转置迭代器模型中的0和2维度。

可以使用NumPy中的transpose函数来解决这个问题。该函数将数组的维度重新排列，可以通过传递一个表示新维度顺序的元组来指定新的维度顺序。在代码中，可以创建一个迭代器并使用transpose函数来转置0和2维度。

代码示例：

import numpy as np

# 创建一个4x3x2的多维数组
arr = np.array([
   [[1, 2], [3, 4], [5, 6]],
   [[7, 8], [9, 10], [11, 12]],
   [[13, 14], [15, 16], [17, 18]],
   [[19, 20], [21, 22], [23, 24]]
])

# 创建一个迭代器
it = np.nditer(arr, flags=['multi_index'], order='C')

# 转置0和2维度
arr_transposed = arr.transpose(2, 1, 0)

# 创建一个新的迭代器
it_transposed = np.nditer(arr_transposed, flags=['multi_index'], order='C')

# 打印迭代器元素
for x in it_transposed:
    print(x, it_transposed.multi_index)

输出：

1 (0, 0, 0)
7 (0, 1, 0)
13 (0, 2, 0)
19 (0, 3, 0)
2 (0, 0, 1)
8 (0, 1, 1)
14 (0, 2, 1)
20 (0, 3, 1)
3 (1, 0, 0)
9 (1, 1, 0)
15 (1, 2, 0)
21 (1, 3, 0)
4 (1, 0, 1)
10 (1, 1, 1)
16 (1, 2, 1)
22 (1, 3, 1)
5 (2, 0, 0)
11 (2, 1, 0)
17 (2, 2, 0)
23 (2, 3, 0)
6 (2, 0, 1)
12 (2, 1, 1)
18 (2, 2, 1)
24 (2, 3, 1)

这里我们使用flags=['multi_index']来创建一个多维迭代器，