沿所有轴无缝高效地翻转numpy数组或稀疏矩阵

Question

假设我们有一个未知形状的矩阵（numpy数组），形状可以是(1,5)（行）、(5,1)（列）、(5,5)（正方形）、(5,6)（非正方形）或{}（退化）（最后一个例子不是矩阵，而是一个有效的输入）。在

我想要一个任意形状的矩阵（列，行，正方形，非正方形，退化）。我将返回一个翻转的上/下左/右版本。在

因为np.flip与1d数组有一些问题。我的方法是：

def flipit(M):
    return M.ravel()[::-1].reshape(M.shape)

这是可行的，但可以接受吗？有什么更快的方法吗？在

另一方面，如何对稀疏矩阵做同样的处理（例如，M是scipy.sparse.csr_matrix）。在

Answer 1

我们可以使用步长为-1的切片表示法来表示输入中的dim数量，从而沿着所有轴翻转，这就是原始代码的本质。这将包括数组和稀疏矩阵-

def flip_allaxes(a): # a can be array or sparse matrix
    # generate flipping slice
    sl = slice(None,None,-1) # or np.s_[::-1] suggested by @kmario23
    return a[tuple([sl]*a.ndim)]

在新的NumPy版本（15.1以后的版本）上进行了简化

在新的NumPy版本上：^{} and newer，它允许我们为需要翻转的轴指定整数元组。对于默认情况下，axis=None来自^{}，它将沿所有轴翻转。因此，要解决我们的情况，它将简单地np.flip(a)，这将再次覆盖泛型ndarray和稀疏矩阵。在