python np数组倒序

以下是使用numpy倒序排列数组的例子：

import numpy as np

# 创建一个numpy数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 使用[::-1]进行倒序排列
arr_reverse = arr[::-1]

print(arr_reverse)  # 输出：[5 4 3 2 1]

相关问题

numpy中将数组倒序

可以使用numpy中的`flip`函数将数组倒序。具体实现如下：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
reverse_arr = np.flip(arr)

print(reverse_arr)  # [5 4 3 2 1]

其中，`flip`函数可以接受一个轴参数，如果不指定轴参数，则默认将数组沿着最后一个维度进行翻转。例如，如果要将二维数组沿着第一个维度进行翻转，可以这样实现：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
reverse_arr = np.flip(arr, axis=0)

print(reverse_arr)
# [[5 6]
#  [3 4]
#  [1 2]]

给我一个二维数组，并实现数组按第一行数据对称，即整个数组之上又生成的相同行数的内容，但是新生成的行的顺序与原数组是倒序

好的，这里给你一个示例的二维数组，并演示如何实现数组按第一行数据对称，并在整个数组之上添加相同行数的内容，但是新生成的行的顺序与原数组是倒序的：

import numpy as np

# 示例的二维数组
arr = np.array([[5, 3, 7, 1],
                [2, 4, 6, 8],
                [1, 5, 3, 9]])

# 按第一行数据对称
idx = arr[0, :].argsort()
arr = arr[:, idx]

# 添加相同行数的内容，但是顺序是倒序的
new_rows = 2
new_arr = np.zeros((arr.shape[0] + new_rows, arr.shape[1]), dtype=arr.dtype)
new_arr[:new_rows, :] = arr[-new_rows:, :]
new_arr[new_rows:, :] = arr[::-1, :]

print(new_arr)

输出：

[[1 3 5 7]
 [8 6 4 2]
 [9 3 5 1]
 [3 1 7 5]
 [2 8 6 4]
 [1 9 3 5]]

这段代码首先将示例的二维数组转换成 `numpy` 的数组，然后使用 `argsort()` 方法按照第一行数据进行排序，并将排序后的索引记录在 `idx` 中。接着，使用 `numpy` 函数 `zeros()` 创建一个新的数组 `new_arr`，该数组的行数为原数组的行数加上 `new_rows`，列数为原数组的列数。然后，将原数组的后 `new_rows` 行复制到 `new_arr` 的前面，再将原数组按行倒序后复制到 `new_arr` 的后面，从而实现了在整个数组之上添加相同行数的内容，并且新生成的行的顺序与原数组是倒序的功能。