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使用numpy实现矩阵的翻转(flip)与旋转

时间:2021-11-22 10:13     来源/作者:patrickpdx

numpy.flip(m, axis=None)

Reverse the order of elements in an array along the given axis.

The shape of the array is preserved, but the elements are reordered.

把m在axis维度进行切片,并把这个维度的index进行颠倒

示例

随机生成一个二维数组

?
1
2
import  numpy as np
a=np.random.randint(1,9,size=9).reshape((3,3))

[[5 8 6]
[3 1 7]
[8 7 8]]

axis=0:上下翻转,意味着把行看成整体,行的顺序发生颠倒,每一行的元素不发生改变

?
1
print(np.flip(a,axis=0))

[[8 7 8]
[3 1 7]
[5 8 6]]

axis=1:左右翻转,意味着把列看成整体,列的顺序发生颠倒,每一列的元素不发生改变

?
1
print(np.flip(a,axis=1))

[[6 8 5]
[7 1 3]
[8 7 8]]

Numpy矩阵的旋转

使用skimage.io读出来的图片是numpy.darray格式,掌握numpy矩阵的旋转与翻转,可实现数据增广(data augmentation)。

可用rot90函数实现,例子如下:

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
import numpy as np
mat = np.array([[1,3,5],
                [2,4,6],
                [7,8,9]
                ])
print mat, "# orignal"
mat90 = np.rot90(mat, 1)
print mat90, "# rorate 90 <left> anti-clockwise"
mat90 = np.rot90(mat, -1)
print mat90, "# rorate 90 <right> clockwise"
mat180 = np.rot90(mat, 2)
print mat180, "# rorate 180 <left> anti-clockwise"
mat270 = np.rot90(mat, 3)
print mat270, "# rorate 270 <left> anti-clockwise"

如果mat是图片,那么可视化效果更好。

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持服务器之家。

原文链接:https://blog.csdn.net/Jinyindao243052/article/details/104033429

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