NumPy 反转数组

在 Python 中反转 NumPy 数组，可以使用基本切片 [::-1]、numpy.flipud() 或 numpy.flip()。切片适合简洁地反转一维数组，并会返回视图。numpy.flipud() 沿轴 0 反转行，而 numpy.flip() 可以反转指定轴或所有轴。下面的示例展示了这些方法的不同结果。

使用基本切片方法在 Python 中反转 NumPy 数组

对于一维数组，array[::-1] 会以 -1 为步长，从末尾向前选取元素。运行以下示例：

本节中的代码以及显示的标签或输出仍为英文。

import numpy as np

array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
reverse = array[::-1]
print(reverse)

[5 4 3 2 1]

这个切片是视图，与 array 引用同一份数据；它不会创建独立副本。因此，通过 reverse 赋值也会更改 array 中对应的元素。如果需要让原始值保持不变，可以使用 array[::-1].copy() 创建副本。当你想用简洁的方式反转一维数组，且可以接受视图行为时，这种方法很实用。对于多维数组，同一表达式只会反转第一个轴；如果要指定更改哪个维度，请使用能够指定轴的函数。

在 Python 中使用 numpy.flipud() 函数反转 NumPy 数组

numpy.flipud() 沿轴 0 反转数组。对于一维数组，轴 0 是它唯一的轴，因此元素会呈现反向顺序。对于二维数组，轴 0 对应行的方向：行的顺序会改变，但每行内部的元素顺序保持不变。此函数的用法见 NumPy numpy.flipud() 文档。

本节中的代码以及显示的标签或输出仍为英文。

import numpy as np

array = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(np.flipud(array))

[[3 4]
 [1 2]]

如果要执行的操作是沿轴 0 反转，尤其是对矩阵反转行顺序，可以选择 numpy.flipud()。对于一维数组，它是切片的一种易读替代方案；如果要反转其他轴，请使用 numpy.flip() 并明确指定该轴。

在 Python 中使用 numpy.flip() 函数反转 NumPy 数组

numpy.flip() 会沿传入的轴反转元素。对于二维数组，axis=1 会反转每一行中的列。如果省略 axis，默认值为 None，表示反转所有轴。这会同时改变行的顺序和每行内部的元素顺序；它不会将数组展平为一个序列。请参阅 NumPy numpy.flip() 文档。

本节中的代码以及显示的标签或输出仍为英文。

import numpy as np

array = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(np.flip(array, axis=1))
print(np.flip(array))

[[2 1]
 [4 3]]
[[4 3]
 [2 1]]

使用 numpy.flip(array, axis=0) 反转行，使用 axis=1 反转二维数组中的列，或省略 axis 以反转所有维度。对于一维数组，省略 axis 会反转它唯一的轴。实际选择时，一维数组的简短写法可以用切片；明确需要沿轴 0 反转时可以用 numpy.flipud()；需要指定轴或反转所有轴时则可以用 numpy.flip()。这些操作会改变元素沿各维度的顺序，但不会对值排序，也不会改变数组的形状。