Numpy如何高效地沿对角线翻转数组

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy高效地沿对角线翻转数组。

在Numpy中，我们可以使用transpose函数来翻转数组。例如，对于一个2维数组a，我们可以使用以下代码来将其沿对角线翻转：

import numpy as np

a = np.array([[1,2], [3,4]])
print('Original array:')
print(a)

a = np.transpose(a)
print('Flipped array:')
print(a)

这将输出以下结果：

Original array:
[[1 2]
 [3 4]]
Flipped array:
[[1 3]
 [2 4]]

这种方法对于小型数组来说是有效的，但是对于大型数组来说会产生性能问题。因此，我们需要一种更快速的方法来沿对角线翻转数组。

一种更有效的方法是使用numpy.fliplr和numpy.flipud函数来沿水平轴和垂直轴翻转矩阵。然后再使用transpose函数来进行对角线翻转。下面是示例代码：

import numpy as np

a = np.array([[1,2], [3,4]])
print('Original array:')
print(a)

a = np.fliplr(a)
print('LR Flipped array:')
print(a)

a = np.flipud(a)
print('UD Flipped array:')
print(a)

a = np.transpose(a)
print('Diagonal flipped array:')
print(a)

这将输出以下结果：

Original array:
[[1 2]
 [3 4]]
LR Flipped array:
[[2 1]
 [4 3]]
UD Flipped array:
[[4 3]
 [2 1]]
Diagonal flipped array:
[[4 2]
 [3 1]]

这种方法比之前的方法更快速，特别是对于大型数组来说。

阅读更多：Numpy 教程

总结

Numpy提供了几种方法来沿对角线翻转数组，其中包括transpose函数，fliplr函数和flipud函数的组合。这些函数可以帮助我们高效地操作大型数组。