在Numpy中，有多个函数可用于对数组进行反转，包括 flip、flipud、fliplr。下面对这些函数做个介绍。1. numpy.flip()函数作用：flip函数用于沿指定轴翻转数组的顺序。参数说明：arr：要翻转的数组。axis：指定翻转的轴。示例代码：import numpy as np# 生成一个二维数组arr = np.array([[1, 2, 3], [4, ...
在上面的代码中,我们首先加载一张图像,然后通过NumPy的flipud和fliplr函数实现上下翻转和左右翻转,最终达到180度旋转的效果。 数据可视化:饼状图 为更好地理解图像旋转的效果,我们可以利用饼状图展示旋转前后不同部分的像素占比。以下是一个饼状图的示例,使用Mermaid语法表示: 60%40%旋转前后图像的像素占比原始像素其...
该函数会将数组的每一行进行左右翻转。 如果需要在垂直方向上进行镜像恢复,可以使用np.flipud函数,该函数会将数组的每一列进行上下翻转。 如果需要同时在水平和垂直方向上进行镜像恢复,可以先使用np.fliplr函数进行水平翻转,再使用np.flipud函数进行垂直翻转。 以下是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 import numpy as ...
–a[np.lexsort(np.flipud(a.T))] 会从左向右根据所有列排序。 这里,flipud 会沿上下方向翻转该矩阵(准确地说是 axis=0 方向,与 a[::-1,...] 一样,其中三个点表示「所有其它维度」,因此翻转这个一维数组的是突然的 flipud,而不是 fliplr。 3. sort 还有一个 order 参数,但如果一开始是普通的(非结...
其中a1,a2,…是数组类型的参数示例:>>> a=np.array([1,2,3])>>> b=np.array([11,22,33])>>> c=np.array([44,55,66])>>> np.concatenate ]) #对于一维数组拼接,axi
如果需要同时在水平和垂直方向上进行镜像恢复,可以先使用np.fliplr函数进行水平翻转,再使用np.flipud函数进行垂直翻转。 以下是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 import numpy as np # 原始数组 original_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # 复制数组 copied_array = np.cop...