Numpy omvendt matrise

Skjønt, det er ingen støtte tilgjengelig for matrisedatastrukturer i Python. I stedet har den enkle å bruke listestrukturer som er innebygd, sammen med noen få metoder for å utføre operasjoner. Ved å importere en modul som Array eller Numpy, kan vi fortsette å bruke standard Python -matriser. Vi vil gå over flere metoder for å reversere spesielle matriser i Python i denne opplæringen. Du vil også finne forskjellige eksempler på å implementere teknikkene.

Hva er en numpy matrise?

Numpy Array er en samling av elementer. Disse elementene har samme datatype. Hvis dataene er av samme datatype, kan du forestille deg det som en beholder med flere rom som har data.

På den annen side er Numpy en matrisebehandlingsmodul eller pakke. Det gir muligheten til å jobbe med disse matriser og høyytelsesfultidimensjonalt array-objekt. La oss nå snakke om nøkkelemnet, Numpy Reverse Array, ved å bruke mange eksempler.

Eksempel 1:

La oss starte med et eksempel som vil reversere numpy -matrisen ved hjelp av den grunnleggende skiver -metoden. For å oppnå det, bruk indeksen [::-1]. Den opprinnelige matrisen er ikke virkelig omgjort av denne prosedyren. I stedet opprettes en tilpasset representasjon av matrisen som refererer til den opprinnelige matrisen, men i omvendt rekkefølge. Denne operasjonen er så rask som den blir og avhenger ikke av antall elementer er i matrisen fordi den bare endrer fremskritt.

Den grunnleggende skiverfunksjonen i Python brukes til å snu en numpy matrise i følgende kodeeksempel.

Array [::-1] indeks i Python ble brukt til å vende elementene til Numpy Array (kalt: Array_one) i koden som er gitt nedenfor. Den numpy modulen som trengs for kodeutførelsen ble opprinnelig importert. Deretter konstruerte og initialiserte vi "array_one" -arrayen og lagret matrisens omvendte visning i "reverse_arr" -arrayen, som er referert til i koden. Standard metode for skiver brukes. Til slutt brukte vi Pythons Print () -funksjon for å vise verdiene inneholdt inne i omvendt matrise.

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

Her kan du se omvendt matrise som er [15, 14, 13, 12, 11, 10, 9,8,7]. Imidlertid var de opprinnelige verdiene [7,8,9,10,11,12,13,14,15] som du kan bekrefte i skjermbildet ovenfor.

Eksempel 2:

Her skal vi snakke om en annen teknikk ved hjelp av Numpy.Flipud () -funksjon. En matrise kan også reverseres ved hjelp av denne teknikken. Elementene i en matrise blir snudd på hodet via numpy.Flipud () -funksjon. Arrayen sendes som en parameter til Numpy.Flipud () -metode, som returnerer matriserens motsatte. Se kodeeksemplet nedenfor.

Med Pythons numpy.Flipud () -funksjonen, vi reverserte numpy array -komponentene i den vedlagte koden. Bruke Numpy.Array () -funksjonen, vi opprettet først den originale matrisen. Navnet på den originale matrisen er "Array_one" som du kan se i koden. Arrayen inneholder 9 verdier. Disse verdiene er [7,8,9,10,11,12,13,14,15]. Matrisen blir deretter reversert ved hjelp av numpy.Flipud () -metoden og utfallet ble lagret i omvendt matrise som heter “Reverse_arr.”Resultatet presenteres i den endelige linjen i koden.

Importer numpy
array_one = numpy.Array ([7,8,9,10,11,12,13,14,15]))
Reverse_arr = numpy.flipud (array_one)
print (reverse_arr)

Her kan du se den ærverdige matrisen. Den inneholder [15,14,13,12,11,10,9,8,7] verdier som er det motsatte av den opprinnelige matrisen som du kan se i den andre linjen i kodeskjermbildet ovenfor.

Eksempel 3:

Her bruker vi Numpy.Flip () -funksjon og vis deg hvordan du kan snu en numpy matrise. Pythons numpy.Flip () -funksjonen vipper elementets ordre som er til stede i matrisen sammen med en spesifisert akse. Verdien av aksen er som standard satt til ingen. For en 1-dimensjonal numpy matrise er det ikke nødvendig å indikere aksen. Se kodeeksemplet nedenfor.

I den gitte koden reverserte vi Numpy Array's Elements med Numpy.Flip () -funksjon i Python. Vi opprettet først en rekke “new_arr” med numpy.Array () -funksjon. Den inneholder [143, 144, 145, 146, 147, 148] verdier. Etter det nevnes en utskriftsuttalelse som vil vise "nedenfor du kan se den originale og omvendte matrisen" -teksten. Vi snudde deretter Array's Elements ved å bruke Numpy.Flip () -funksjon. Endelig har vi lagret resultatet i en ny matrise som heter "flip_arr"

Importer numpy
new_arr = numpy.Array ([143,144,145,146,147,148]))
Skriv ut (f "Nedenfor kan du se den originale og omvendte matrisen: \ n new_arr")
flip_arr = numpy.flip (new_arr)
trykk (flip_arr)

Under originalen så vel som den omvendte matrisen vises som din guide.

Eksempel 4:

Dette eksemplet demonstrerer FLIPLR () -funksjonen. Numpy.Fliplr () -metode lar oss raskt reversere en matrise. Arrayen blir snudd fra venstre mot høyre ved hjelp av NP.Fliplr () -funksjon. Arrayen blir alltid returnert med en venstre til høyre flip når du bruker Numpy.Fliplr () -metode.

La oss anta at vi har en matrise og vi vil snu oppføringene i hver rad mens vi opprettholder kolonnen slik den er. Denne metoden, som ganske enkelt har bare en kodelinje å implementere, vil være nyttig i denne situasjonen. La oss undersøke koden for å lære hvordan du lager en omvendt numpy matrise ved hjelp av FLIPLR () -metoden.

Her er et enkelt numpy fliplr -eksempel. I dette eksemplet lastet vi Numpy -modulen først. Deretter ble en todimensjonal matrise definert. Numpy.Fliplr () -metodens utgang, som verifiserer vår inngang og funksjon, ble skrevet ut. Vi får [44,16] og [4,46] som er inverserne av henholdsvis [16,44] og [46,4]. Her blir matriseringsform bevart mens de identiske radelementene er reversert. For å sikre at den opprinnelige matrisen ikke ble påvirket av FLIPLR () -metoden, skrev vi også ut den originale matrisen. Men Fliplr () endret ikke den første numpy matrisen, som vi oppdaget.

Importer numpy
arr = [[16,44],
[46,4]]
trykk ("Her er den orginale matrisen:")
trykk (ARR)
trykk ("Her er den omvendte matrisen:")
new_arr = (numpy.fliplr (arr))
trykk (new_arr)

Her kan du se resultatet.

Konklusjon

I dette innlegget har vi gitt forskjellige forklaringer og eksempler på Numpy Reverse Array -ideen. I tillegg diskuteres en omvendt array -initialiseringsteknikk som bruker numpy skiver, flipud (), flip (), fliplr () og revers () funksjoner også. Eksemplene gitt her forklarte alle de nevnte metodene. Vi har også levert skjermbilder av koder og utdataene deres. Informasjonen og eksemplene vil sikkert hjelpe deg å forstå det viktigste emnet bedre.