numpy.flip#

numpy.flip(m, axis=None)[源代码]#

沿给定轴反转数组中元素的顺序.

数组的形状保持不变,但元素被重新排序.

在 1.12.0 版本加入.

参数:
marray_like

输入数组.

axisNone 或 int 或 int 的元组,可选

要翻转的轴或轴.默认情况下,axis=None 将翻转输入数组的所有轴.如果 axis 为负数,则从最后一个轴计数到第一个轴.

如果 axis 是一个整数的元组,翻转操作将在元组中指定的所有轴上执行.

在 1.15.0 版本发生变更: 支持 None 和轴的元组

返回:
outarray_like

m 的视图,轴条目被反转.由于返回的是视图,因此此操作在常数时间内完成.

参见

flipud

垂直翻转数组（axis=0）.

fliplr

水平翻转数组（axis=1）.

备注

flip(m, 0) 等同于 flipud(m).

flip(m, 1) 等同于 fliplr(m).

flip(m, n) 对应于 m[...,::-1,...] ,其中 ::-1 在位置 n.

flip(m) 对应于 m[::-1,::-1,...,::-1] ,其中 ::-1 在所有位置上.

flip(m, (0, 1)) 对应于 m[::-1,::-1,...] ,其中 ::-1 在位置 0 和位置 1.

示例

>>> import numpy as np
>>> A = np.arange(8).reshape((2,2,2))
>>> A
array([[[0, 1],
        [2, 3]],
       [[4, 5],
        [6, 7]]])
>>> np.flip(A, 0)
array([[[4, 5],
        [6, 7]],
       [[0, 1],
        [2, 3]]])
>>> np.flip(A, 1)
array([[[2, 3],
        [0, 1]],
       [[6, 7],
        [4, 5]]])
>>> np.flip(A)
array([[[7, 6],
        [5, 4]],
       [[3, 2],
        [1, 0]]])
>>> np.flip(A, (0, 2))
array([[[5, 4],
        [7, 6]],
       [[1, 0],
        [3, 2]]])
>>> rng = np.random.default_rng()
>>> A = rng.normal(size=(3,4,5))
>>> np.all(np.flip(A,2) == A[:,:,::-1,...])
True
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