3.数组反转 NumPy的np.flip()函数用于沿着指定的轴来反转数组中内容。在使用filp()函数时，需要指定要...
python import numpy as np # 一维数组翻转 arr_1d = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) flipped_1d = np.flip(arr_1d) print("一维数组翻转:", flipped_1d) # 输出: [5 4 3 2 1] # 二维数组沿行翻转 arr_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) flipped_2d_row ...
double', 'ceil', 'cfloat', 'char', 'character', 'chararray', 'choose', 'clip', 'clongdouble', 'clongfloat', 'column_stack', 'common_type', 'compare_chararrays', 'compat', 'complex', 'complex128', 'complex64', 'complex_', 'complexfloating', 'compress', 'concatenate', 'conj...
fliplr(m)Flip array in the left/right direction.flipud(m)Flip array in the up/down direction.reshape(a, newshape[, order])Gives a new shape to an array without changing its data.roll(a, shift[, axis])Roll array elements along a given axis.rot90(m[, k])Rotate an array by 90 degre...
import numpy as np # create 2D array the_array = np.arange(50).reshape((5, 10)) # row manipulation np.random.shuffle(the_array) # display random rows rows = the_array[:2, :] print(rows) Output: [[10 11 12 13 14 15 16 17 18 19] [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]] ...
您可以像切片 Python 列表一样索引和切片 NumPy 数组。 >>> data = np.array([1, 2, 3])>>> data[1]2>>> data[0:2]array([1, 2])>>> data[1:]array([2, 3])>>> data[-2:]array([2, 3]) 您可以通过以下方式对其进行可视化您...
在Numpy Array 中打印浮点值时如何抑制科学记数法 Numpy 将 1d 数组重塑为 1 列的 2d 数组 初始化 NumPy 数组 创建重复一行 将NumPy 数组附加到 Python 中的空数组 找到Numpy 数组的平均值 计算每列的平均值 计算每一行的平均值 仅第一列的平均值 仅第二列的平均值 检测NumPy 数组是否包含至少一个非数字值...
2D 数组的操作方式基本相同。 如果从这个数组开始: >>> arr_2d = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]) 可以使用以下方法反转所有行和所有列中的内容: >>> reversed_arr = np.flip(arr_2d)>>> print(reversed_arr)[[12 11 10 9][ 8 7 6 5][ 4 3 2 ...
本节涵盖np.flip() NumPy 的np.flip()函数允许您沿着轴翻转或反转数组的内容。当使用np.flip()时,请指定您想要翻转的数组和轴。如果您不指定轴,NumPy 将沿着输入数组的所有轴反转内容。 反转一维数组 如果你从这样一个一维数组开始: >>> arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) ...
flip(m, axis) 沿给定轴反转数组中元素的顺序。 fliplr(m) 向左/向右翻转阵列。 flipud(m) 沿上下方向翻转阵列。 reshape(a, newshape[, order]) 在不更改数组数据的情况下为数组赋予新形状。 roll(a, shift[, axis]) 沿给定轴滚动阵列元素。 rot90(m[, k, axes]) 在轴指定的平面中将阵列旋转90度。