Python numpy flip用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.flip 的用法。

用法:

numpy.flip(m, axis=None)

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：

m： array_like

输入数组。

axis： 无或int 或整数元组，可选

要翻转的轴。默认值，axis=None，将翻转输入数组的所有轴。如果轴为负数，则从最后一个轴计数到第一个轴。

如果axis是整数元组，则在元组中指定的所有轴上执行翻转。

返回：

out： array_like

轴的条目颠倒的 m 视图。由于返回了视图，因此此操作在恒定时间内完成。

注意：

flip(m, 0) 等价于 flipud(m)。

flip(m, 1) 等价于 fliplr(m)。

flip(m, n) 对应于m[...,::-1,...]，::-1 在位置 n。

翻转(m)对应于m[::-1,::-1,...,::-1]，在所有位置都有::-1。

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

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