Numpy flipud() 函数

Numpy flipud() 函数用于沿 0 轴(上下)反转数组中元素的顺序。对于二维数组，该函数会沿上下方向翻转每列中的元素。行会保留，但显示的顺序与之前不同。此函数特别适用于翻转数组的行以进行数据操作或可视化。

该函数专门沿上下方向操作(反转行)，同时保持其他轴不变。输入数组必须至少有一维。

语法

以下是 Numpy flipud() 函数的语法 -

numpy.flipud(m)

参数

以下是 Numpy flipud() 函数的参数 -

• m:要翻转的输入数组。它必须至少有一维。

返回类型

此函数返回输入数组的行反转视图。原始数组保持不变。

示例

以下是使用 Numpy 的 flipud() 函数反转二维数组行的基本示例 -

import numpy as np
my_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print("原始数组:
", my_array)
result = np.flipud(my_array)
print("翻转行后的数组:
", result)

输出

以下是上述代码的输出 -

原始数组:
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
翻转行后的数组:
[[7 8 9]
[4 5 6]
[1 2 3]]

示例:翻转一维数组

flipud() 函数也适用于一维数组，可以有效地反转其中的元素。这里，我们翻转了一维数组 -

import numpy as np
my_array = np.array([10, 20, 30, 40])
print("原始数组:", my_array)
result = np.flipud(my_array)
print("反转数组:", result)

输出

以下是上述代码的输出 -

原始数组:[10 20 30 40]
反转数组:[40 30 20 10]

示例:翻转三维数组

flipud() 函数也可以应用于多维数组。这里，我们翻转了一个三维数组的行 -

import numpy as np
my_array = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
print("原始数组:
", my_array)
result = np.flipud(my_array)
print("翻转行后的三维数组:
", result)

输出

以下是上述代码的输出 -

原始数组:
[[[1 2]
[3 4]]
[[5 6]
[7 8]]]
翻转行后的三维数组:
[[[5 6]
[7 8]]
[[1 2]
[3 4]]]

示例:单行数组

flipud() 函数适用于单行数组，但该操作不会改变数组本身 -

import numpy as np
my_array = np.array([[10, 20, 30, 40]])
print("原始数组:
", my_array)
result = np.flipud(my_array)
print("翻转行后的数组:
", result)

输出

以下上述代码的输出如下: -

原始数组:
[[10 20 30 40]]
翻转行后的数组:
[[10 20 30 40]]

numpy_array_manipulation.html