Numpy fliplr() 函数

Numpy fliplr() 函数用于沿第二个轴(列)反转二维数组(或至少包含两个维度的高维数组)中元素的顺序。这对于重新排列数组的列以进行分析或可视化非常有用。

该函数专门沿左右方向操作(反转列)，同时保持其他轴不变。输入数组必须至少包含两个维度;否则，将引发 ValueError。

语法

以下是 Numpy fliplr() 函数的语法 -

numpy.fliplr(m)

参数

以下是 Numpy fliplr() 函数的参数 -

• m:要翻转的输入数组。它必须至少有两个维度。

返回类型

此函数返回输入数组的列反转视图。原始数组保持不变。

示例

以下是使用 Numpy 的 fliplr() 函数反转二维数组列的基本示例 -

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.fliplr(my_array)
print("翻转列后的数组:
", 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]]
翻转列后的数组:
[[3 2 1]
[6 5 4]
[9 8 7]]

示例:将三维数组作为参数传递

fliplr() 函数也可以应用于高维数组，前提是它们至少有二维。这里，我们使用 fliplr() 函数翻转了三维数组的元素 -

import numpy as np
my_array = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])
print("原始数组:
", my_array)
result = np.fliplr(my_array)
print("翻转列后的三维数组:
", 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 9]
[10 11 12]]]
翻转列后的三维数组:
[[[ 4 5 6]
[ 1 2 3]]
[[10 11 12]
[ 7 8 9]]]

示例:单行数组

fliplr() 函数也适用于单行数组。在以下示例中，我们将它应用于单行二维数组 -

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

输出

以下是上述代码的输出 -

原始数组:
[[10 20 30 40]]
翻转列后的数组:
[[40 30 20 10]]

示例:使用'fliplr()'

fliplr() 函数如果用于一维数组，则会引发错误，因为它至少需要两个维度。这里，当我们尝试在一维数组上使用它时，出现了错误 -

import numpy as np
my_array = np.array([10, 20, 30, 40])
try:
    result = np.fliplr(my_array)
except ValueError as e:
    print("Error:", e)

输出

以下是上述代码的输出 -

Error: Input must be >= 2-d.

numpy_array_manipulation.html