np.flip()
#反转一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
np.flip(arr)
# 输出: [8 7 6 5 4 3 2 1]
# 反转二维数组...,可以加axis参数,不加则反转全部轴的内容
arr_2d = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])
np.flip(arr_2d...numpy.transpose(a, axes=None)[source]
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组合连接
# 列堆叠
np.vstack((na1,na2))
# 行堆叠
np.hstack((na1,na2))
# stack 支持...网上有人把axis=0理解为行,axis=1理解为列;这个只能用于理解二维数组,但是科学计算中,需要处理三维甚至多维的数组,“行列解释”无能为力。...下面我将从“方括号解释”来解释一下axis的意思,这可以适用于多维数组。