Python Numpy：如何反转切片操作？答案

【问题标题】：Python Numpy: How to reverse a slice operation?Python Numpy：如何反转切片操作？
【发布时间】：2021-09-25 08:35:52
【问题描述】：

我想“反转”切片操作。比如原来的数组是：

import numpy as np
a=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])

>>> array([[ 1,  2,  3,  4],
           [ 5,  6,  7,  8],
           [ 9, 10, 11, 12]])

然后，我对这个数组进行切片，并对其进行一些操作（乘以 2）：

b = 2 * a[::-1,::2]

>>> array([[18, 22],
           [10, 14],
           [ 2,  6]])

如何将b中的所有元素放回a中的原始位置（注意轴0翻转），即最终结果应该是：

>>> array([[ 2,  0,  6,  0],
           [10,  0, 14,  0],
           [18,  0, 22,  0]])

我认为应该使用 as_strided 和 flip 之类的东西，但我似乎无法让它工作。感谢您的帮助！

【问题讨论】：

我打算在反向传播中使用它，所以梯度应该是0

标签： python numpy slice

【解决方案1】：

import numpy as np
a=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])
req_array = np.zeros(a.shape)
req_array[::-1,::2] = 2 * a[::-1,::2]
print(req_array) ## your required array

【讨论】：

对...我想多了。谢谢！

【解决方案2】：

您可以只使用 np.zeros(shape=(3,4)) 对它们进行索引，但在这样做之前您需要反转 [::-1]。对于可以解决的问题似乎很痛苦，就像在不同的变量下保存数组之前一样简单，因为无论如何你总是必须保存形状。例如

var1 = beforeArray
var2 = 2 * var1 [::-1,::2]
to_reverse_var2 = np.zeros(var1.shape)
then index

但是只保存 var 会更容易，因为无论如何你总是需要 array.shape。只用自己。如果是功能问题，则为全局。

其他想法是使用 numpy 之外的矩阵方法来加快处理速度，例如。

【讨论】：