以前、numpy配列の要素をシフトさせるroll関数を紹介しましたが、
numpyにはこのほか、配列を反転させる、flipという関数も用意されています。
とはいえ、スライス “::-1″で実現できるので、普段はあまりありがたみもないのですが、
画像データの集合などの4次元の配列など、次元が高くなってくるとスライスで書くのは面倒になるので、便利な場面もありそうです。
(スライスで左右反転を書くと ary[:, :, ::-1, :] のようになり、可読性低いので。)
ドキュメント: numpy.flip
引数のaxisで、反転させる次元を指定するのですが、
axis=0(行列では縦の反転),とaxis=1(行列では横の反転) に対応した、
numpy.flipud と、numpy.fliplrという関数もあります。
ついでに紹介しておくと、90度回転させる numpy.rot90というのもあります。
import numpy as np
# サンプルの配列を作成
ary = np.arange(12).reshape(3, 4)
print(ary)
"""
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
"""
# 縦の反転
print(np.flip(ary, axis=0))
print(np.flipud(ary))
print(ary[::-1, :])
# ３つとも同じ出力
"""
[[ 8 9 10 11]
[ 4 5 6 7]
[ 0 1 2 3]]
"""
# 横の反転
print(np.flip(ary, axis=1))
print(np.fliplr(ary))
print(ary[:, ::-1])
# ３つとも同じ出力
"""
[[ 3 2 1 0]
[ 7 6 5 4]
[11 10 9 8]]
"""
# 90度回転
print(np.rot90(ary))
"""
[[ 3 7 11]
[ 2 6 10]
[ 1 5 9]
[ 0 4 8]]
"""