numpy 反向多维数组答案

【问题标题】：numpy reverse multidimensional arraynumpy 反向多维数组
【发布时间】：2011-11-16 23:41:15
【问题描述】：

numpy 中最简单的反转数组最内部值的方法是什么：

array([[[1, 1, 1, 2],
    [2, 2, 2, 3],
    [3, 3, 3, 4]],

   [[1, 1, 1, 2],
    [2, 2, 2, 3],
    [3, 3, 3, 4]]])

这样我得到以下结果：

array([[[2, 1, 1, 1],
    [3, 2, 2, 2],
    [4, 3, 3, 3]],

   [[2, 1, 1, 1],
    [3, 2, 2, 2],
    [4, 3, 3, 3]]])

非常感谢！

【问题讨论】：

标签： python multidimensional-array numpy

【解决方案1】：

怎么样：

import numpy as np
a = np.array([[[10, 1, 1, 2],
               [2, 2, 2, 3],
               [3, 3, 3, 4]],
              [[1, 1, 1, 2],
               [2, 2, 2, 3],
               [3, 3, 3, 4]]])

最后一个维度的反面是：

b = a[:,:,::-1]

或

b = a[...,::-1]

虽然我不喜欢后者，因为前两个维度是隐含的，更难看出发生了什么。

【讨论】：

a[..., 3::-1] 仍然可以，但现在一个惊喜：a[..., 3:-1:-1] 结果：array([] , 形状=(2, 3, 0), dtype=int64)。它是 numpy 1.7.1。不愉快，对吧？

【解决方案2】：

对于每个内部数组，您可以使用fliplr。它在左/右方向翻转每行中的条目。列被保留，但显示的顺序与以前不同。

示例用法：

import numpy as np
initial_array = np.array([[[1, 1, 1, 2],
                          [2, 2, 2, 3],
                          [3, 3, 3, 4]],
                         [[1, 1, 1, 2],
                          [2, 2, 2, 3],
                          [3, 3, 3, 4]]])
index=0
initial_shape = initial_array.shape
reversed=np.empty(shape=initial_shape)
for inner_array in initial_array:
    reversed[index] = np.fliplr(inner_array)
    index += 1

反转打印

输出：

array([[[2, 1, 1, 1],
        [3, 2, 2, 2],
        [4, 3, 3, 3]],
       [[2, 1, 1, 1],
        [3, 2, 2, 2],
        [4, 3, 3, 3]]])

确保您的 Fliplr 函数的输入数组必须至少是二维的。

此外，如果您想向上/向下翻转数组。你也可以使用flipud

【讨论】：