翻转 3D numpy 数组答案

【问题标题】：Flip 3D numpy Array翻转 3D numpy 数组
【发布时间】：2017-01-14 10:31:16
【问题描述】：

我需要沿 Z 轴翻转 3D 数组 A 形 [m, n, k]。我需要平面 0 (A[0,:,:]) 变成 k-1，平面 1 变成 k-2 平面等等。

我需要在很多数组上这样做，而且循环非常慢。

我试过了：

C = numpy.rot90(A,2)
C = flipud(A)
C = A[::-1]

我也尝试了 rol 和 reshape，但不是我需要的。

例如： A 是 (3, 2, 2)

    A= np.array([[[ 1.01551435, -0.76494131],
 [ 0.56853752 , 1.94491724]],
[[-0.97433012 , 2.08134198],
 [-1.34997602 ,-0.33543117]],
[[ 0.54217072, -1.33470658],
 [-0.50179028, -0.66593918]]])

我需要将 Z 轴倒置重新排序：

[[ 0.54217072 -1.33470658]
 [-0.50179028 -0.66593918]]
[[-0.7703279   0.02402204]
 [-0.18006451 -0.37589744]]
[[ 1.01551435 -0.76494131]
 [ 0.56853752  1.94491724]]

有什么想法吗？

【问题讨论】：

举个小例子，比如说一个 2x3x4 数组，以及你想要的。还要指出您尝试的方法有什么问题。我猜A[:, :, ::-1] 会成功的。
@hpaulj 的建议是一个很好的尝试... a = np.arange(2*3*4).reshape(2,3,4) 然后使用他的重新排列来明确如果这是你想要的。
在问题中添加示例
@hpaulj 的建议解决了这个问题。谢谢

标签： arrays python-2.7 numpy multidimensional-array

【解决方案1】：

正如@hpaulj 建议的那样：

A = A[::-1, :, :]

print A.shape
print A

    (3L, 2L, 2L)

[[[ 0.54217072 -1.33470658]
  [-0.50179028 -0.66593918]]

 [[-0.97433012  2.08134198]
  [-1.34997602 -0.33543117]]

 [[ 1.01551435 -0.76494131]
  [ 0.56853752  1.94491724]]]

【讨论】：