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,但元素顺序会被重新排列。

参数:
marray_like

输入数组。

axisNone 或 int 或 int 元组,可选

沿其翻转的轴或多个轴。默认为 axis=None,即对输入数组的所有轴进行翻转。如果 axis 为负,则从最后一个轴开始向前计数。

如果 axis 是一个整数元组,则会在元组中指定的所有轴上执行翻转操作。

返回:
outarray_like

返回 m 的视图,其中指定轴上的条目已反转。由于返回的是视图,该操作可在常数时间内完成。

另请参阅

flipud

垂直翻转数组(axis=0)。

fliplr

水平翻转数组(axis=1)。

备注

flip(m, 0) 等效于 flipud(m)。

flip(m, 1) 等效于 fliplr(m)。

flip(m, n) 对应于 m[...,::-1,...],其中 ::-1 位于第 n 个位置。

flip(m) 对应于 m[::-1,::-1,...,::-1],其中所有位置均为 ::-1

flip(m, (0, 1)) 对应于 m[::-1,::-1,...],其中第 0 个和第 1 个位置均为 ::-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