numpy.flip#

numpy.flip(m, axis=None)[源代码]#

沿给定轴反转数组中元素的顺序.

数组的形状被保留,但元素被重新排序.

参数:
marray_like

输入数组.

轴None 或 int 或 int 元组,可选

围绕其翻转的轴或多个轴. 默认值 axis=None 将翻转输入数组的所有轴. 如果 axis 为负数,则从最后一个轴到第一个轴计数.

如果 axis 是整数的元组,则在元组中指定的所有轴上执行翻转.

返回:
outarray_like

m 的一个视图,其中轴的条目被反转. 由于返回的是视图,因此此操作以恒定时间完成.

参见

flipud

垂直翻转数组 (axis=0).

fliplr

水平翻转数组 (axis=1).

注释

flip(m, 0) 等价于 flipud(m).

flip(m, 1) 等价于 fliplr(m).

flip(m, n) 对应于 m[...,::-1,...] ,其中 ::-1 位于位置 n.

flip(m) 对应于 m[::-1,::-1,...,::-1] ,其中 ::-1 位于所有位置.

flip(m, (0, 1)) 对应于 m[::-1,::-1,...] ,其中 ::-1 位于位置 0 和位置 1.

示例

>>> import numpy as np
>>> 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]]])
>>> rng = np.random.default_rng()
>>> A = rng.normal(size=(3,4,5))
>>> np.all(np.flip(A,2) == A[:,:,::-1,...])
True
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