Numpy：数组（Ndarray）操作之翻转操作
文章目录
- 翻转数组
-
- 数组方法
- 数组属性
- numpy方法
翻转数组
数组的翻转也是数组比较重要的操作之一，属于形状变化或维度变化的操作。可以通过以下方法实现，这些方法有属于ndarray的方法，也有属于numpy的方法。除此以外，数组的属性（ndarray.T）转置，也可以实现数组行列翻转的功能。
| 方法 | 说明 |
|---|---|
| ndarray.transpose() | 返回转置轴的数组视图 |
| ndarray.T | 数组转置 |
| numpy.swapaxes() | 返回交换了axis1和axis2的数组视图。 |
| numpy.moveaxis() | 将数组的轴移动到新位置。 |
| numpy.rollaxis() | 向后滚动指定的轴，直到它位于给定位置。 |
数组方法
ndarray.transpose()
返回转置轴的数组视图。
ndarray.transpose(*axes)
参数说明：
- axes：可选None，整数元组或者n个整数。
- None或无参数：反转轴的顺序。
- 整数数组：元组中第j个位置的 i 表示a的第i个轴变为a.transpose()的第j个轴。
- n个整数：这种形式与元组形式功能相同。
返回值：
- 数组的视图。
如果看不懂参数的请看示例：
>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> a
array([[1, 2],
[3, 4]])
>>> a.transpose() # 无参数
array([[1, 3],
[2, 4]])
>>> a.transpose((1, 0)) # 二维数组只有两个轴，0表示原数组的行，1表示原数组的列，将原来的列放在元组索引为0的位置变成行，将原来的行放在元组索引为1的位置变为列。
array([[1, 3],
[2, 4]])
>>> a.transpose(1, 0) # 与元组功能相同，比较方便的一种写法。
array([[1, 3],
[2, 4]])
同时也可以参考numpy.transpose()，功能与该函数相同，参数略有不同。
数组属性
数组中具有一个属性（ndarray.T）是转置的意思，将数组进行行列交换，示例如下：
>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> a
array([[1, 2],
[3, 4]])
>>> a.T
array([[1, 3],
[2, 4]])
numpy方法
numpy.transpose()
numpy.transpose(a, axes=None)
参数说明：
- a：array_like，输入数组
- axes：整数元组或整数列表
返回值：
- ndarray，视图
示例：
>>> x = np.arange(4).reshape((2,2))
>>> x
array([[0, 1],
[2, 3]])
>>> np.transpose(x)
array([[0, 2],
[1, 3]])
numpy.swapaxes()
numpy.swapaxes(a, axis1, axis2)
交换数组的两个轴。
参数说明：
- a：接收array_like，输入数组。
- axis1：接收整数，第一个轴。
- axis2：接收整数，第二个轴。
返回值：
- 交换轴后的ndarray
示例：
>>> x = np.array([[1,2,3]])
>>> x
array([[1, 2, 3]])
>>> np.swapaxes(x,0,1)
array([[1],
[2],
[3]])
ndarray.moveaxis()
将数组的轴移动到新位置。
numpy.moveaxis(a, source, destination)
参数说明：
- a：接收ndarray，需要转动轴的数组。
- source：接收整数或者整数序列。要移动的轴的原始位置，必须是唯一的。
- destination：接收整数或者整数序列。每个原始轴的目标位置，也必须是唯一的。
返回值：
- ndarray
示例：
>>> x = np.arange(1,61).reshape(3,4,5)
>>> x.shape
(3,4,5)
>>> x
array([[[ 1, 2, 3, 4, 5],
[ 6, 7, 8, 9, 10],
[11, 12, 13, 14, 15],
[16, 17, 18, 19, 20]],
[[21, 22, 23, 24, 25],
[26, 27, 28, 29, 30],
[31, 32, 33, 34, 35],
[36, 37, 38, 39, 40]],
[[41, 42, 43, 44, 45],
[46, 47, 48, 49, 50],
[51, 52, 53, 54, 55],
[56, 57, 58, 59, 60]]])
>>> y = np.moveaxis(x, 0, -1) # 将原来0轴（3页）中的3移动到最后一个轴（列），也就是变成3列。
>>> y
array([[[ 1, 21, 41],
[ 2, 22, 42],
[ 3, 23, 43],
[ 4, 24, 44],
[ 5, 25, 45]],
[[ 6, 26, 46],
[ 7, 27, 47],
[ 8, 28, 48],
[ 9, 29, 49],
[10, 30, 50]],
[[11, 31, 51],
[12, 32, 52],
[13, 33, 53],
[14, 34, 54],
[15, 35, 55]],
[[16, 36, 56],
[17, 37, 57],
[18, 38, 58],
[19, 39, 59],
[20, 40, 60]]])
>>> y.shape # 移动后的形状成4页，5行，3列
(4, 5, 3)
numpy.rollaxis()
向后滚动指定的轴，直到它位于给定位置。
numpy.rollaxis(a, axis, start=0)
参数说明：
- a：接收ndarray，输入数组。
- axis：接收整数，需要滚动的轴。
- start：可选，接收整数。
返回值：
- ndarray的视图。
示例：
>>> a = np.ones((4,5,6)) # axis=0表示页，axis=1表示行，axis=2表示列
>>> np.rollaxis(a, 2, 1).shape # 将axis=2也就是列数6滚动到行axis=1也就是行
(4, 6, 5)