数组是一种数据结构,用于按顺序存储同质元素。存储的元素由索引值或键来标识。 Python 没有特定的数据结构来表示数组。但是,我们可以使用 List 数据结构或 Numpy 模块来处理数组。
在下面的文章中,我们将了解如何使用 python 内置函数反转数组的元素。反转数组元素的意思是把数组元素的顺序从前向后改变。
输入输出场景
现在让我们看一些输入输出场景,以了解数组元素的反转。
Input array: [3, 5, 1, 4, 0, 2] Output array: [2, 0, 4, 1, 5, 3]
输入数组元素的顺序或排列被颠倒。
使用内置函数reverse()
通过使用Python内置的reverse()函数,我们可以反转数组的元素。以下是语法 -
reversed(seq)
该函数将迭代器作为唯一参数,并返回一个反向迭代器。该函数返回一个list_reverse迭代器对象,因此我们需要使用list函数来获取反向列表。
示例
让我们举个例子,使用reverse()函数反转数组的元素。
# creating array arr = [5, 2, 1, 6, 8] print ("The original array is: ", arr) print() # Reverse the elements of the array result = list(reversed(arr)) print("The array after reversing the elements is:", result)
输出
The original array is: [5, 2, 1, 6, 8] The array after reversing the elements is: [8, 6, 1, 2, 5]
reverse() 函数更改了数组元素的顺序。
使用 list.reverse() 函数
Python 中的 list.reverse() 用于反转列表对象的元素。以下是该函数的语法 -
list_obj.reverse()
reverse() 方法不带任何参数,也不返回任何输出,而是更新原始列表对象。
示例
在此示例中,我们将使用 list.reverse() 函数。
# creating array arr = [5, 2, 1, 6, 8] print ("The original array is: ", arr) print() # Reverse the elements of the array arr.reverse() print("The array after reversing the elements is:", arr)
输出
The original array is: [5, 2, 1, 6, 8] The array after reversing the elements is: [8, 6, 1, 2, 5]
revers() 方法用反转的元素更新了给定的列表 arr。
使用 numpy.flip() 函数
我们可以使用numpy内置函数flip()来反转数组的元素。 numpy.flip() 函数返回一个具有相反数组元素的新 numpy 数组,并且它不会更改原始数组。以下是语法 -
numpy.flip(m, axis=None)
哪里,
m - 输入数组
axis - 它是一个可选参数,它接受一个整数或整数元组,默认情况下它是 None 。
示例
在此示例中,最初我们将定义一个 numpy 数组对象,然后使用 numpy.flip() 函数反转数组元素。
import numpy as np # creating array arr = np.array([9, 3, 2, 1, 6, 8, 5]) print("The original array is: ", arr) print() # Reverse the elements of the array result = np.flip(arr) print("The array after reversing the elements is:", result)
输出
The original array is: [9 3 2 1 6 8 5] The array after reversing the elements is: [5 8 6 1 2 3 9]
我们使用 numpy 内置函数 Flip() 成功反转了数组元素。
使用 numpy.flipud() 方法
我们可以使用numpy内置函数flipud()沿第0轴反转numpy数组的元素。该函数相当于数组[::-1]。以下是执行此操作的语法 –
numpy.flipud(m)
参数 m 表示一个输入数组,其元素必须反转。
示例
在此示例中,我们将使用 numpy.flipud() 函数反转数组元素。
import numpy as np # creating array arr = np.array([9, 3, 1, 6, 8]) print("The original array is: ", arr) print() # Reverse the elements of the array result = np.flipud(arr) print("The array after reversing the elements is:", result)
输出
The original array is: [9 3 1 6 8] The array after reversing the elements is: [8 6 1 3 9]
这些是 python 中的几个内置函数,用于反转数组元素。
以上是使用内置函数的Python程序来反转数组的元素的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Pythonarrayssupportvariousoperations:1)Slicingextractssubsets,2)Appending/Extendingaddselements,3)Insertingplaceselementsatspecificpositions,4)Removingdeleteselements,5)Sorting/Reversingchangesorder,and6)Listcomprehensionscreatenewlistsbasedonexistin

NumPyarraysareessentialforapplicationsrequiringefficientnumericalcomputationsanddatamanipulation.Theyarecrucialindatascience,machinelearning,physics,engineering,andfinanceduetotheirabilitytohandlelarge-scaledataefficiently.Forexample,infinancialanaly

useanArray.ArarayoveralistinpythonwhendeAlingwithHomeSdata,performance-Caliticalcode,orinterFacingWithCcccode.1)同质性data:arrayssavememorywithtypedelements.2)绩效code-performance-clitionalcode-clitadialcode-critical-clitical-clitical-clitical-clitaine code:araysofferferbetterperperperformenterperformanceformanceformancefornalumericalicalialical.3)

不,notalllistoperationsareSupportedByArrays,andviceversa.1)arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorinsertwithoutresizing,wheremactssperformance.2)listssdonotguaranteeconeeconeconstanttanttanttanttanttanttanttanttimecomplecomecomecomplecomecomecomecomecomecomplecomectaccesslikearrikearraysodo。

toAccesselementsInapythonlist,useIndIndexing,负索引,切片,口头化。1)indexingStartSat0.2)否定indexingAccessesessessessesfomtheend.3)slicingextractsportions.4)iterationerationUsistorationUsisturessoreTionsforloopsoreNumeratorseforeporloopsorenumerate.alwaysCheckListListListListlentePtotoVoidToavoIndexIndexIndexIndexIndexIndExerror。

Arraysinpython,尤其是Vianumpy,ArecrucialInsCientificComputingfortheireftheireffertheireffertheirefferthe.1)Heasuedfornumerericalicerationalation,dataAnalysis和Machinelearning.2)Numpy'Simpy'Simpy'simplementIncressionSressirestrionsfasteroperoperoperationspasterationspasterationspasterationspasterationspasterationsthanpythonlists.3)inthanypythonlists.3)andAreseNableAblequick

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