NumPy 数组翻转

常见的数组翻转等方法

numpy.transpose

numpy.transpose 函数用于对换数组的维度，格式如下：

numpy.transpose(arr, axes)

参数说明:

arr：要操作的数组axes：整数列表，对应维度，通常所有维度都会对换。

import numpy as np
　
a = np.arange(12).reshape(3,4)
　
print ('Ursprünglicher Array:')
print (a )
print ('\n')
　
print ('对换数组：')
print (np.transpose(a))

Die folgenden Ergebnisse werden ausgegeben:

Ursprünglicher Array:
[[　0　1　2　3]
　[　4　5　6　7]
　[　8　9　10　11]]
对换数组：
[[　0　4　8]
　[　1　5　9]
　[　2　6　10]
　[　3　7　11]]

numpy.ndarray.T 类似 numpy.transpose：

import numpy as np
a = np.arange(12).reshape(3,4)
　
print ('Ursprünglicher Array:')
print (a)
print ('\n')
　
print ('转置数组：')
print (a.T)

Die folgenden Ergebnisse werden ausgegeben:

Ursprünglicher Array:
[[　0　1　2　3]
　[　4　5　6　7]
　[　8　9　10　11]]
转置数组：
[[　0　4　8]
　[　1　5　9]
　[　2　6　10]
　[　3　7　11]]

numpy.rollaxis

numpy.rollaxis 函数向后滚动特定的轴到一个特定位置，格式如下：

numpy.rollaxis(arr, axis, start)

参数说明：

arr：Arrayaxis：Der zu rollende Achse, die relative Position der anderen Achsen ändert sich nichtstart：Standard ist null, was bedeutet, dass eine vollständige Rotation stattfindet. Es wird zu einem bestimmten Ort gerollt.

import numpy as np
　# created a three-dimensional ndarray
a = np.arange(8).reshape(2,2,2)
　
print ('Ursprünglicher Array:')
print (a)
print ('\n')
　# roll axis　2　roll axis 0 (width to depth)
　
print ('Aufruf der Funktion rollaxis:')
print (np.rollaxis(a,2))
　# roll axis 0 to axis　1：（Breite zu Höhe）
print ('\n')
　
print ('Aufruf der Funktion rollaxis:')
print (np.rollaxis(a,2,1))

Die folgenden Ergebnisse werden ausgegeben:

Ursprünglicher Array:
[[[0　1]
　　[2　3]]
　[[4　5]
　　[6　7]]]
Aufruf der Funktion rollaxis:
[[[0　2]
　　[4　6]]
　[[1　3]
　　[5　7]]]
Aufruf der Funktion rollaxis:
[[[0　2]
　　[1　3]]
　[[4　6]
　　[5　7]]]

numpy.swapaxes

numpy.swapaxes-Funktion wird verwendet, um die beiden Achsen des Arrays zu tauschen, Format wie folgt:

numpy.swapaxes(arr, axis1, axis2)

arr：输入的数组axis1：对应第一个轴的整数axis2：对应第二个轴的整数

import numpy as np　
　# created a three-dimensional ndarray
a = np.arange(8).reshape(2,2,2)
　
print ('Ursprünglicher Array:')
print (a)
print ('\n')
　# now swap axis 0 (depth direction) to axis　2（Breite-Richtung）
　
print ('Der Array nach dem Aufruf der Funktion swapaxes:')
print (np.swapaxes(a,　2, 0))

Die folgenden Ergebnisse werden ausgegeben:

Ursprünglicher Array:
[[[0　1]
　　[2　3]]
　[[4　5]
　　[6　7]]]
Der Array nach dem Aufruf der Funktion swapaxes:
[[[0　4]
　　[2　6]]
　[[1　5]
　　[3　7]]]