Tableau inversé numpy

Bien qu'il n'y ait pas de support disponible pour les structures de données de tableau dans Python. Au lieu de cela, il a des structures de liste simple à utiliser qui sont intégrées, ainsi que quelques méthodes pour effectuer des opérations. En important un module comme le tableau ou Numpy, nous pouvons continuer à utiliser les tableaux Python standard. Nous passerons en revue plusieurs méthodes pour inverser les types de tableaux particuliers à Python dans ce tutoriel. Vous trouverez également divers exemples de mise en œuvre des techniques.

Qu'est-ce qu'un tableau Numpy?

Numpy Array est une collection d'éléments. Ces éléments partagent le même type de données. Si les données sont du même type de données, vous pouvez l'imaginer comme un conteneur avec plusieurs compartiments qui contient des données.

D'un autre côté, Numpy est un module de traitement ou un package de tableau. Il offre la possibilité de travailler avec ces tableaux et objet de tableau multidimensionnel haute performance. Maintenant, parlons du sujet clé, Numpy Reverse Array, en utilisant de nombreux exemples.

Exemple 1:

Commençons par un exemple qui inversera le tableau Numpy en utilisant la méthode de découpage fondamentale. Pour y parvenir, utilisez l'index [:: - 1]. Le tableau d'origine n'est pas vraiment inversé par cette procédure. Au lieu de cela, une représentation personnalisée du tableau est créée qui fait référence au tableau d'origine mais dans l'ordre inverse. Cette opération est aussi rapide que possible et ne dépend pas du nombre d'éléments dans le tableau car il modifie uniquement les progrès.

La fonction de découpage fondamentale dans Python est utilisée pour inverser un tableau Numpy dans l'exemple de code suivant.

L'index de tableau [:: - 1] dans Python a été utilisé pour retourner les éléments du tableau Numpy (nommé: array_one) dans le code fourni ci-dessous. Le module Numpy nécessaire pour l'exécution du code a été initialement importé. Ensuite, nous avons construit et initialisé le tableau «array_one» et enregistré la vue inversée du tableau dans le tableau «Reverse_arr», qui est référencé dans le code. La méthode standard de tranchage est utilisée. En fin de compte, nous avons utilisé la fonction print () de Python pour montrer les valeurs contenues à l'intérieur du tableau inverse.

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

Ici, vous pouvez voir le tableau inverse qui est [15, 14, 13, 12, 11, 10, 9,8,7]. Cependant, les valeurs d'origine étaient [7,8,9,10,11,12,13,14,15] que vous pouvez confirmer dans la capture d'écran ci-dessus.

Exemple 2:

Ici, nous parlerons d'une technique différente en utilisant le Numpy.fonction flipud (). Un tableau peut également être inversé en utilisant cette technique. Les éléments à l'intérieur d'un tableau sont bouleversés via le Numpy.fonction flipud (). Le tableau est passé comme un paramètre au Numpy.Méthode flipud (), qui renvoie l'opposé du tableau. Voir l'exemple de code ci-dessous.

Avec Python's Numpy.flipud () Fonction, nous avons inversé les composants du tableau Numpy dans le code connecté. Utilisation du Numpy.Fonction Array (), nous avons d'abord créé le tableau d'origine. Le nom du tableau d'origine est «array_one» comme vous pouvez le voir dans le code. Le tableau contient 9 valeurs. Ces valeurs sont [7,8,9,10,11,12,13,14,15]. Le tableau est ensuite inversé en utilisant le Numpy.Méthode flipud () et le résultat a été enregistré dans le tableau inverse nommé «Reverse_arr.”Le résultat est présenté dans la ligne finale du code.

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

Ici, vous pouvez voir le tableau vénéré. Il contient [15,14,13,12,11,10,9,8,7] qui sont l'opposé du tableau d'origine comme vous pouvez le voir dans la deuxième ligne de la capture d'écran ci-dessus.

Exemple 3:

Ici, nous utiliserons le Numpy.Flip () Fonction et vous montrer comment inverser un tableau Numpy. Numpy de Python.Flip () Fonction flips L'ordre de l'élément présent dans le tableau avec un axe spécifié. La valeur de l'axe est par défaut sur aucun. Pour un réseau numpy à 1 dimension, il n'est pas nécessaire d'indiquer l'axe. Voir l'exemple de code ci-dessous.

Dans le code donné, nous avons inversé les éléments du tableau nu avec le Numpy.Flip () Fonction dans Python. Nous avons d'abord créé un tableau «new_arr» avec le Numpy.Fonction Array (). Il contient [143, 144, 145, 146, 147, 148]. Après cela, une déclaration d'impression est mentionnée qui affichera le texte «ci-dessous, vous pouvez voir le texte original et inversé». Nous avons ensuite inversé les éléments du tableau en utilisant le Numpy.fonction flip (). Enfin, nous avons enregistré le résultat dans un nouveau tableau nommé «Flip_arr»

Importer Numpy
new_arr = numpy.Array ([143,144,145,146 147 148]))
print (f "ci-dessous, vous pouvez voir le tableau original et inversé: \ n new_arr")
flip_arr = Numpy.flip (new_arr)
imprimer (flip_arr)

Sous le tableau d'origine ainsi que le tableau inversé s'affiche comme votre guide.

Exemple 4:

Cet exemple démontre la fonction fliplr (). Le Numpy.La méthode fliplr () nous permet d'inverser rapidement un tableau. Le tableau est retourné de gauche à droite en utilisant le NP.fonction fliplr (). Le tableau est toujours retourné avec un flip de gauche à droite lors de l'utilisation du Numpy.Méthode fliplr ().

Supposons que nous ayons une matrice et que nous voulons retourner les entrées dans chaque ligne tout en maintenant la colonne comme elle est. Cette méthode, qui n'a simplement qu'une seule ligne de code à implémenter, sera utile dans cette situation. Examinons le code pour apprendre à faire un tableau Numpy inversé en utilisant la méthode fliplr ().

Voici un simple exemple de fliplr Numpy. Dans cet exemple, nous avons d'abord chargé le module Numpy. Ensuite, un tableau bidimensionnel a été défini. Le Numpy.La sortie de la méthode fliplr (), qui vérifie notre entrée et notre fonction, a été imprimée. Nous obtenons [44,16] et [4,46] qui sont les inverses de [16,44] et [46,4], respectivement. Ici, la forme du tableau est préservée tandis que les éléments de ligne identiques sont inversés. Pour s'assurer que le tableau d'origine n'a pas été affecté par la méthode fliplr (), nous avons également imprimé le tableau d'origine. Mais fliplr () n'a pas modifié le tableau numpy initial, comme nous l'avons découvert.

Importer Numpy
arr = [[16,44],
[46,4]]
Imprimer ("Voici le tableau original:")
imprimer (arr)
Print ("Voici le tableau inversé:")
new_arr = (Numpy.fliplr (arr))
imprimer (new_arr)

Ici, vous pouvez voir le résultat.

Conclusion

Dans cet article, nous avons fourni diverses explications et exemples pour l'idée de tableau inverse numpy. De plus, une technique d'initialisation du tableau inverse utilisant des fonctions de tranchage numpy, flipud (), flip (), fliplr () et reverse () est également discutée. Les exemples fournis ici ont expliqué toutes les méthodes susmentionnées. Nous avons également fourni des captures d'écran de codes et leur sortie. Les informations et les exemples vous aideront sûrement à mieux comprendre le sujet clé.