NumPy 배열 뒤집기

일반적인 배열 반전 방법 등

numpy.transpose

numpy.transpose 함수는 배열의 축을 교환하는 데 사용됩니다., 형식은 다음과 같습니다：

numpy.transpose(arr, axes)

参数说明:

arr: 처리할 배열axes: 정수 목록, 축에 대응, 일반적으로 모든 축이 교환됩니다.

import numpy as np
　
a = np.arange(12).reshape(3,4)
　
print('원 배열:)
print (a )
print('\n')
　
print ('교환 배열：')
print (np.transpose(a))

출력 결과는 다음과 같습니다:

원 배열:
[[ 0　1　2　3]
　[　4　5　6　7]
　[　8　9　10　11]]
교환 배열：
[[ 0　4　8]
　[　1　5　9]
　[　2　6　10]
　[　3　7　11]]

numpy.ndarray.T는 numpy.transpose와 유사합니다：

import numpy as np
a = np.arange(12).reshape(3,4)
　
print('원 배열:)
print(a)
print('\n')
　
print ('전치 배열：')
print (a.T)

출력 결과는 다음과 같습니다:

원 배열:
[[ 0　1　2　3]
　[　4　5　6　7]
　[　8　9　10　11]]
전치 배열：
[[ 0　4　8]
　[　1　5　9]
　[　2　6　10]
　[　3　7　11]]

numpy.rollaxis

numpy.rollaxis 함수는 특정 축을 특정 위치로 후진롤러, 형식은 다음과 같습니다：

numpy.rollaxis(arr, axis, start)

参数说明：

arr：배열axis：롤링할 축, 다른 축의 상대적인 위치는 변경되지 않습니다start：기본적으로 0입니다. 전체 롤링을 의미합니다. 특정 위치로 롤링합니다.

import numpy as np
　#　创建了三维的 ndarray
a = np.arange(8).reshape(2,2,2)
　
print('원 배열:)
print(a)
print('\n')
　#　轴　2　轴 0（폭에서 깊이로）로 롤링
　
print('rollaxis 함수 호출:)
print(np.rollaxis(a,2))
　#　轴 0을轴　1：（폭에서 높이로）
print('\n')
　
print('rollaxis 함수 호출:)
print(np.rollaxis(a,2,1))

출력 결과는 다음과 같습니다:

원 배열:
[[[0　1]
　　[2　3]]
　[[4　5]
　　[6　7]]]
rollaxis 함수 호출:
[[[0　2]
　　[4　6]]
　[[1　3]
　　[5　7]]]
rollaxis 함수 호출:
[[[0　2]
　　[1　3]]
　[[4　6]
　　[5　7]]]

numpy.swapaxes

numpy.swapaxes 함수는 배열의 두 개의 축을 교환하는 데 사용되며, 형식은 다음과 같습니다：

numpy.swapaxes(arr, axis1, axis2)

arr：입력의 배열axis1：第一个轴의 정수axis2：第二个轴의 정수

import numpy as np　
　#　创建了三维的 ndarray
a = np.arange(8).reshape(2,2,2)
　
print('원 배열:)
print(a)
print('\n')
　#　轴 0（深度方向）와轴　2（폭 방향）
　
print('swapaxes 함수 호출 후의 배열:)
print(np.swapaxes(a,　2, 0))

출력 결과는 다음과 같습니다:

원 배열:
[[[0　1]
　　[2　3]]
　[[4　5]
　　[6　7]]]
swapaxes 함수 호출 후의 배열:
[[[0　4]
　　[2　6]]
　[[1　5]
　　[3　7]]]