您可以使用以下命令在一行中执行交换整数数组索引:
a = np.array([[0, 0, 1, 1, 1],
[0, 0, 1, 0, 1],
[1, 1, 0, 1, 1],
[1, 0, 1, 0, 0],
[1, 1, 1, 0, 0]])
b = a.copy()
# map 0 -> 4 and 1 -> 3 (N.B. Python indexing starts at 0 rather than 1)
a[[4, 3, 0, 1]] = a[[0, 1, 4, 3]]
print(repr(a))
# array([[1, 1, 1, 0, 0],
# [1, 0, 1, 0, 0],
# [1, 1, 0, 1, 1],
# [0, 0, 1, 0, 1],
# [0, 0, 1, 1, 1]])
请注意,数组索引始终返回副本而不是视图 - 无法在不生成副本的情况下交换数组的任意行/列。
In this 特别的在这种情况下,您可以通过使用切片索引来避免复制,它返回一个视图而不是副本:
b = b[::-1] # invert the row order
print(repr(b))
# array([[1, 1, 1, 0, 0],
# [1, 0, 1, 0, 0],
# [1, 1, 0, 1, 1],
# [0, 0, 1, 0, 1],
# [0, 0, 1, 1, 1]])
Update:
您可以使用相同的索引方法来交换列。
c = np.arange(25).reshape(5, 5)
print(repr(c))
# array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
# [ 5, 6, 7, 8, 9],
# [10, 11, 12, 13, 14],
# [15, 16, 17, 18, 19],
# [20, 21, 22, 23, 24]])
c[[0, 4], :] = c[[4, 0], :] # swap row 0 with row 4...
c[:, [0, 4]] = c[:, [4, 0]] # ...and column 0 with column 4
print(repr(c))
# array([[24, 21, 22, 23, 20],
# [ 9, 6, 7, 8, 5],
# [14, 11, 12, 13, 10],
# [19, 16, 17, 18, 15],
# [ 4, 1, 2, 3, 0]])
在这种情况下,我使用了不同的示例数组 - 您的版本在执行行/列交换后将产生相同的输出,这使得很难理解发生了什么。