NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中flip方法的使用。

numpy.flip

numpy.flip(m, axis=None)      [source]

沿给定轴颠倒数组中元素的顺序。

数组的形状被保留,但是元素被重新排序。

1.12.0版中的新功能。

参数 :

m :array_like

输入数组。

axis :None 或 int 或 int类型的tuple, 可选

沿其翻转的轴。 默认值axis = None将翻转输入数组的所有轴。 

如果轴为负,则从最后一个轴开始计数。 如果axis是int的元组,

则对元组中指定的所有轴执行翻转。 

在版本1.15.0中进行了更改:无且支持轴元组

返回值 :

out :array_like

m的视图,其中轴的输入相反。 由于返回了视图,

因此此操作将在固定时间内完成。

Notes

flip(m, 0)等效于flipud(m)。

flip(m, 1)等效于fliplr(m)。

flip(m, n)对应于m [...,::-1,...]::-1位置

flip(m)对应于m [::-1::-1,...,::-1]和所有位置的::-1

flip(m, (0, 1)) 对应于m [::-1::-1,...]具有::-1在位置0和位置1处。

例子

>>> A = np.arange(8).reshape((2,2,2))
>>> A
array([[[0, 1],
        [2, 3]],
       [[4, 5],
        [6, 7]]])
>>> np.flip(A, 0)
array([[[4, 5],
        [6, 7]],
       [[0, 1],
        [2, 3]]])
>>> np.flip(A, 1)
array([[[2, 3],
        [0, 1]],
       [[6, 7],
        [4, 5]]])
>>> np.flip(A)
array([[[7, 6],
        [5, 4]],
       [[3, 2],
        [1, 0]]])
>>> np.flip(A, (0, 2))
array([[[5, 4],
        [7, 6]],
       [[1, 0],
        [3, 2]]])
>>> A = np.random.randn(3,4,5)
>>> np.all(np.flip(A,2) == A[:,:,::-1,...])
True

推荐文档

相关文档

大家感兴趣的内容

随机列表