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roll方法的使用。

numpy.roll

numpy.roll(a, shift, axis=None)       [source]

沿给定轴滚动数组元素。

超出最后位置的元素将在第一个位置重新引入。

参数 :

a :array_like

输入数组。

shift :int 或 int类型的tuple

元素移位的位置数。如果是一个元组,

那么轴必须是一个相同大小的元组,

并且每个给定的轴被相应的数字移动。如果值是int 当axis是int类型的tuple,

那么对所有给定的轴使用相同的值。

axis :int 或  int类型的tuple, 可选

元素沿其移动的一个或多个轴。 默认情况下,

在移动之前将阵列弄平,然后恢复原始形状。

返回值 :

resndarray

输出数组,shape与a相同。

Notes

1.12.0版中的新功能。

支持同时滚动多个维度。

例子

>>> x = np.arange(10)
>>> np.roll(x, 2)
array([8, 9, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
>>> np.roll(x, -2)
array([2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0, 1])
>>> x2 = np.reshape(x, (2,5))
>>> x2
array([[0, 1, 2, 3, 4],
       [5, 6, 7, 8, 9]])
>>> np.roll(x2, 1)
array([[9, 0, 1, 2, 3],
       [4, 5, 6, 7, 8]])
>>> np.roll(x2, -1)
array([[1, 2, 3, 4, 5],
       [6, 7, 8, 9, 0]])
>>> np.roll(x2, 1, axis=0)
array([[5, 6, 7, 8, 9],
       [0, 1, 2, 3, 4]])
>>> np.roll(x2, -1, axis=0)
array([[5, 6, 7, 8, 9],
       [0, 1, 2, 3, 4]])
>>> np.roll(x2, 1, axis=1)
array([[4, 0, 1, 2, 3],
       [9, 5, 6, 7, 8]])
>>> np.roll(x2, -1, axis=1)
array([[1, 2, 3, 4, 0],
       [6, 7, 8, 9, 5]])

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