Numpy Reverse Array

Es gibt jedoch keine Unterstützung für Array -Datenstrukturen in Python. Stattdessen verfügt es über einfache Nutzungslistenstrukturen, die integriert sind, zusammen mit einigen Methoden zur Durchführung von Operationen. Durch den Importieren eines Moduls wie Array oder Numpy können wir die Standard -Python -Arrays weiterhin verwenden. Wir werden verschiedene Methoden zum Umkehren bestimmter Array -Typen in Python in diesem Tutorial durchlaufen. Sie finden auch verschiedene Beispiele für die Implementierung der Techniken.

Was ist ein numpy Array?

Numpy Array ist eine Sammlung von Elementen. Diese Elemente teilen den gleichen Datentyp. Wenn die Daten vom gleichen Datentyp sind, können Sie sich vorstellen, dass sie sich als Container mit mehreren Kompartimenten befinden.

Auf der anderen Seite ist Numpy ein Array -Verarbeitungsmodul oder ein Paket. Es bietet die Möglichkeit, mit diesen Arrays und einem Hochleistungs-mehrdimensionalen Array-Objekt zu arbeiten. Lassen Sie uns nun über das Schlüsselthema Numpy Reverse Array sprechen, indem wir viele Beispiele verwenden.

Beispiel 1:

Beginnen wir mit einem Beispiel, das das Numpy -Array mit der grundlegenden Slicing -Methode umkehrt. Um dies zu erreichen, verwenden Sie den Index [::-1]. Das ursprüngliche Array wird durch dieses Verfahren nicht wirklich umgekehrt. Stattdessen wird eine angepasste Darstellung des Arrays erstellt, die das ursprüngliche Array jedoch in umgekehrter Reihenfolge verweist. Diese Operation ist so schnell wie möglich und hängt nicht von der Anzahl der Elemente im Array ab, da sie nur die Schritte verändert.

Die grundlegende Schnittfunktion in Python wird verwendet, um ein Numpy -Array im folgenden Codebeispiel umzukehren.

Der Array [::-1] Index in Python wurde verwendet, um die Elemente des Numpy-Arrays (benannt: array_one) in dem unten angegebenen Code umzudrehen. Das für die Codeausführung benötigte Numpy -Modul wurde ursprünglich importiert. Anschließend konstruierten und initialisierten wir das Array "Array_one" und speichern die umgekehrte Ansicht des Arrays im Array "Reverse_arr", auf die im Code verwiesen wird. Die Standardmethode des Schneidens wird verwendet. Am Ende haben wir Pythons Print () -Funktion verwendet, um die im umgekehrten Array enthaltenen Werte anzuzeigen.

Numpy importieren
Array_one = numpy.Array ([7,8,9,10,11,12,13,14,15])
reverse_arr = array_one [::-1]
print (Reverse_arr)

Hier sehen Sie das umgekehrte Array, das [15, 14, 13, 12, 11, 10, 9,8,7] ist. Die ursprünglichen Werte waren jedoch [7,8,9,10,11,12,13,14,15], die Sie in dem obigen Screenshot bestätigen können.

Beispiel 2:

Hier sprechen wir über eine andere Technik mit dem Numpy.Flipud () Funktion. Ein Array kann auch mit dieser Technik umgekehrt werden. Die Elemente in einem Array werden über den Numpy auf den Kopf gestellt.Flipud () Funktion. Das Array wird als Parameter an den Numpy übergeben.Flipud () -Methode, die das Gegenteil des Arrays zurückgibt. Siehe das Codebeispiel unten.

Mit Pythons Numpy.Flipud () Funktion, wir haben die Numpy Array -Komponenten im angehängten Code umgekehrt. Mit dem Numpy.Array () Funktion, wir haben zuerst das Originalarray erstellt. Der Name des ursprünglichen Arrays lautet "array_one", wie Sie im Code sehen können. Das Array enthält 9 Werte. Diese Werte sind [7,8,9,10,11,12,13,14,15]. Das Array wird dann mit dem Numpy umgekehrt.Flipud () Methode und das Ergebnis wurde im Reverse -Array mit dem Namen „Reverse_arr gespeichert.Das Ergebnis wird in der letzten Zeile des Codes dargestellt.

Numpy importieren
Array_one = numpy.Array ([7,8,9,10,11,12,13,14,15])
Reverse_arr = Numpy.Flipud (Array_one)
print (Reverse_arr)

Hier sehen Sie das verehrte Array. Es enthält [15,14,13,12,11,10,10,9,7] Werte, die das Gegenteil des ursprünglichen Arrays sind.

Beispiel 3:

Hier werden wir den Numpy benutzen.Flip () Funktion und zeigen Sie, wie Sie ein Numpy -Array umkehren können. Pythons Numpy.Flip () -Funktion dreht die im Array vorhandene Reihenfolge des Elements zusammen mit einer angegebenen Achse. Der Wert der Achse ist standardmäßig auf keine festgelegt. Für ein 1-dimensionales Numpy-Array besteht keine Notwendigkeit, die Achse anzugeben. Siehe das Codebeispiel unten.

Im angegebenen Code haben wir die Elemente des Numpy Arrays mit dem Numpy umgekehrt.Flip () Funktion in Python. Wir haben zum ersten Mal ein Array "new_arr" mit dem Numpy erstellt.array () Funktion. Es enthält [143, 144, 145, 146, 147, 148] Werte. Danach wird eine Druckanweisung erwähnt, die den Text „Unten sehen kann den originalen und umgekehrten Array“ -Text angezeigt. Wir haben dann die Elemente des Arrays mit dem Numpy umgekehrt.Flip () Funktion. Schließlich haben wir das Ergebnis in einem neuen Array mit dem Namen "Flip_arr" gespeichert

Numpy importieren
new_arr = numpy.Array ([143.144.145.146.147.148]))
print (f "unten sehen Sie das ursprüngliche und umgekehrte Array: \ n new_arr")
Flip_arr = numpy.Flip (New_arr)
print (Flip_arr)

Unterhalb des ursprünglichen und umgekehrten Arrays wird als Anleitung angezeigt.

Beispiel 4:

Dieses Beispiel zeigt die Funktion fliplr (). Der Numpy.Mit Fliplr () können wir ein Array schnell umkehren. Das Array wird mit dem NP von links nach rechts geflippt.Fliplr () Funktion. Das Array wird bei der Verwendung des Numpy immer mit einem Flip von links nach rechts zurückgegeben.Fliplr () Methode.

Nehmen wir an, wir haben eine Matrix und möchten die Einträge in jeder Zeile umdrehen, während wir die Spalte so halten, wie sie ist. Diese Methode, die einfach nur eine Codezeile implementieren muss, wird in dieser Situation nützlich sein. Untersuchen wir den Code, um zu erfahren.

Hier ist ein einfaches numpy Fliplr -Beispiel. In diesem Beispiel haben wir zuerst das Numpy -Modul geladen. Dann wurde ein zweidimensionales Array definiert. Der Numpy.Die Ausgabe der Fliplr () -Methode, die unsere Eingabe und Funktion überprüft, wurde gedruckt. Wir erhalten [44,16] und [4,46], die die Umkehrungen von [16,44] bzw. [46,4] sind. Hier bleibt die Form des Arrays erhalten, während die identischen Reihenelemente umgekehrt sind. Um sicherzustellen, dass das ursprüngliche Array von der Fliplr () -Methode nicht beeinflusst wurde, drucken wir auch das Original -Array. Aber Fliplr () hat das anfängliche Numpy -Array nicht geändert, wie wir festgestellt haben.

Numpy importieren
arr = [[16,44],
[46,4]]
print ("Hier ist das Orginalarray:")
Druck (arr)
print ("Hier ist das umgekehrte Array:")
new_arr = (numpy.Fliplr (arr))
print (new_arr)

Hier sehen Sie das Ergebnis.

Abschluss

In diesem Beitrag haben wir verschiedene Erklärungen und Beispiele für die numpy Reverse -Array -Idee abgegeben. Zusätzlich wird auch eine Reverse -Array -Initialisierungstechnik mit Numpy Slicing, Flipud (), Flip (), Fliplr () und Reverse () -Funktionen diskutiert. Die hier angegebenen Beispiele erläuterten alle oben genannten Methoden. Wir haben auch Screenshots von Codes und deren Ausgabe bereitgestellt. Die Informationen und Beispiele helfen Ihnen sicherlich, das Schlüsselthema besser zu verstehen.