Cách hiệu quả nhất để đảo ngược một mảng numpy

Dù bạn có tin hay không, sau khi định hình mã hiện tại của tôi, hoạt động lặp đi lặp lại của đảo ngược mảng numpy đã ăn một khối lớn thời gian chạy. Những gì tôi có ngay bây giờ là phương pháp dựa trên chế độ xem phổ biến:

reversed_arr = arr[::-1]

Có cách nào khác để làm điều đó hiệu quả hơn không, hay đó chỉ là ảo ảnh từ nỗi ám ảnh của tôi với hiệu suất numpy không thực tế?

Khi bạn tạo, reversed_arrbạn đang tạo một khung nhìn vào mảng ban đầu. Sau đó, bạn có thể thay đổi mảng ban đầu và chế độ xem sẽ cập nhật để phản ánh các thay đổi.

Bạn có đang tạo lại chế độ xem thường xuyên hơn mức bạn cần không? Bạn sẽ có thể làm một cái gì đó như thế này:

arr = np.array(some_sequence)
reversed_arr = arr[::-1]

do_something(arr)
look_at(reversed_arr)
do_something_else(arr)
look_at(reversed_arr)

Tôi không phải là một chuyên gia numpy, nhưng có vẻ như đây sẽ là cách nhanh nhất để làm mọi thứ trong numpy. Nếu đây là những gì bạn đang làm, tôi không nghĩ bạn có thể cải thiện nó.

PS Thảo luận tuyệt vời về quan điểm numpy ở đây:

Xem trên một mảng numpy?

Như đã đề cập ở trên, a[::-1]thực sự chỉ tạo ra một khung nhìn, vì vậy đó là một hoạt động liên tục (và như vậy sẽ không mất nhiều thời gian hơn khi mảng phát triển). Nếu bạn cần mảng liền kề (ví dụ vì bạn đang thực hiện nhiều thao tác vectơ với nó), ascontiguousarraythì nhanh như flipup/ fliplr:

Mã để tạo cốt truyện:

import numpy
import perfplot


perfplot.show(
    setup=lambda n: numpy.random.randint(0, 1000, n),
    kernels=[
        lambda a: a[::-1],
        lambda a: numpy.ascontiguousarray(a[::-1]),
        lambda a: numpy.fliplr([a])[0],
    ],
    labels=["a[::-1]", "ascontiguousarray(a[::-1])", "fliplr"],
    n_range=[2 ** k for k in range(25)],
    xlabel="len(a)",
    logx=True,
    logy=True,
)

Bởi vì điều này dường như chưa được đánh dấu là đã trả lời ... Câu trả lời của Thomas Arildsen nên là câu trả lời thích hợp: chỉ cần sử dụng

np.flipud(your_array) 

nếu nó là mảng 1d (mảng cột).

Với matrize làm

fliplr(matrix)

nếu bạn muốn đảo ngược hàng và flipud(matrix)nếu bạn muốn lật cột. Không cần phải tạo mảng cột 1d của bạn thành mảng hàng 2 chiều (ma trận với một lớp Không có) và sau đó lật nó.

np.fliplr() lật mảng sang trái sang phải.

Lưu ý rằng đối với mảng 1d, bạn cần lừa nó một chút:

arr1d = np.array(some_sequence)
reversed_arr = np.fliplr([arr1d])[0]

Tôi sẽ mở rộng về câu trả lời trước đó về np.fliplr(). Dưới đây là một số mã chứng minh việc xây dựng mảng 1d, chuyển đổi nó thành mảng 2d, lật nó, sau đó chuyển đổi lại thành mảng 1d. time.clock()sẽ được sử dụng để giữ thời gian, được trình bày dưới dạng giây.

import time
import numpy as np

start = time.clock()
x = np.array(range(3))
#transform to 2d
x = np.atleast_2d(x)
#flip array
x = np.fliplr(x)
#take first (and only) element
x = x[0]
#print x
end = time.clock()
print end-start

Với tuyên bố in không bị thiếu:

[2 1 0]
0.00203907123594

Với tuyên bố in nhận xét:

5.59799927506e-05

Vì vậy, về mặt hiệu quả, tôi nghĩ đó là điều tốt. Đối với những bạn thích làm điều đó trong một dòng, đây là hình thức đó.

np.fliplr(np.atleast_2d(np.array(range(3))))[0]

Mở rộng về những gì người khác đã nói tôi sẽ đưa ra một ví dụ ngắn.

Nếu bạn có mảng 1D ...

>>> import numpy as np
>>> x = np.arange(4) # array([0, 1, 2, 3])
>>> x[::-1] # returns a view
Out[1]: 
array([3, 2, 1, 0])

Nhưng nếu bạn đang làm việc với một mảng 2D ...

>>> x = np.arange(10).reshape(2, 5)
>>> x
Out[2]:
array([[0, 1, 2, 3, 4],
       [5, 6, 7, 8, 9]])

>>> x[::-1] # returns a view:
Out[3]: array([[5, 6, 7, 8, 9],
               [0, 1, 2, 3, 4]])

Điều này không thực sự đảo ngược Ma trận.

Nên sử dụng np.flip để thực sự đảo ngược các yếu tố

>>> np.flip(x)
Out[4]: array([[9, 8, 7, 6, 5],
               [4, 3, 2, 1, 0]])

Nếu bạn muốn in từng phần tử của ma trận, hãy sử dụng phẳng cùng với lật

>>> for el in np.flip(x).flat:
>>>     print(el, end = ' ')
9 8 7 6 5 4 3 2 1 0

Để làm cho nó hoạt động với các số âm và một danh sách dài, bạn có thể làm như sau:

b = numpy.flipud(numpy.array(a.split(),float))

Trường hợp flipud là cho 1d arra