Python numpy roll用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.roll 的用法。

用法:

numpy.roll(a, shift, axis=None)

沿给定轴滚动数组元素。

超出最后一个位置的元素首先重新引入。

参数：

a： array_like

输入数组。

shift： int 或整数元组

元素移动的位置数。如果是元组，则轴必须是相同大小的元组，并且每个给定轴都移动相应的数字。如果int while axis 是一个整数元组，则相同的值将用于所有给定的轴。

axis： int 或整数元组，可选

元素沿其移动的一个或多个轴。默认情况下，数组在移动之前会被展平，之后会恢复原始形状。

返回：

res： ndarray

输出数组，形状与a.

注意：

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