从 numpy 数组创建一个新的 numpy 数组答案

【问题标题】：Making a new numpy array from numpy array从 numpy 数组创建一个新的 numpy 数组
【发布时间】：2017-12-30 11:45:45
【问题描述】：

对 numpy 数组非常陌生。尝试更多地了解它们并克服困惑。

我有一个包含 50 个 1000x1000 图像的 numpy 数组。形状为 (50,1000,1000)。我想翻转每个图像并将其放入形状为 (50,1000,1000) 的新 numpy 数组中。

这可行，但有没有不使用中间列表的更简单方法？

images = []
for index in range(training_images.shape[0]):
    image = training_images[index,...]
    flipped = np.fliplr(image)
    images.append(flipped)
flipped_training_images = np.concatenate([np.expand_dims(x,axis=0) for x in images],axis=0)

【问题讨论】：

标签： numpy image-processing

【解决方案1】：

沿最后一个轴翻转 -

flipped_training_images = training_images[...,::-1]

请注意，这将是一个视图。因此，如果需要副本，请附加.copy()。

因此，我们也可以使用np.flip：

np.flip(training_images,axis=-1)

【讨论】：

感谢您的回复。抱歉，我的版本没有 np.flip。我将如何在水平轴上进行翻转？
@lr100 你试过第一个吗：training_images[...,::-1]？对此有何反馈？什么是横轴？
我做到了。我看起来像那个在水平轴上翻转。我尝试了 training_images[...,:-1:] 但这似乎不起作用。抱歉，我对此真的很陌生。
@lr100 您可能正在寻找一份副本。所以，如前所述尝试：flipped_training_images = training_images[...,::-1].copy()。这会产生与循环版本完全相同的结果。
是的，您的代码运行良好。我也试图翻转水平轴。