Функция np.roll() в Python: как сдвинуть элементы массива вдоль оси

Функция np.roll() определена в Numpy, импортировать можно как import NumPy as np. Мы можем создавать многомерные массивы и получать другую математическую статистику с помощью NumPy, библиотеки на Python.

Содержание

Что такое функция np.roll() в Python?
Синтаксис
Параметры
Возвращаемое значение
Пример с функцией Numpy.roll()
Объяснение

Что такое функция np.roll() в Python?

numpy.roll() в Python — это математическая функция, используемая для сдвига элементов массива вдоль заданной оси, т. е. смещения элементов входного массива. Например, если элемент сначала перемещается в последнюю позицию, он возвращается в первую позицию.

Синтаксис

numpy.roll(array, shift, axis=None)

1	numpy.roll(array, shift, axis=None)

Параметры

array: это входной массив, элементы которого должны быть свернуты.
shift: имеет тип данных int и tuple. Он показывает, сколько раз нам нужно сдвинуть элементы массива. Если это тип кортежа, то ось должна быть кортежем того же размера, и соответствующее число сдвигает каждую из заданных осей. Если используется тип данных int, то одно и то же значение используется для всех заданных осей для вращения во входном массиве.
axis: изображает плоскость, по которой мы хотим сдвигать массив или его элементы.

Возвращаемое значение

Возвращает свернутый массив того же размера, что и входной массив.

Пример с функцией Numpy.roll()

Напишем программу, показывающую работу функции Numpy.roll().

import numpy as np

# creating a sample array with arange and reshape function
array = np.arange(12).reshape(3, 4)
print("Original array : \n", array)

# Rolling array; Shifting one <a href="https://python-lab.ru/funktsiya-numpy-place-v-python-izmenenie-massiva">place</a>
print("\nRolling with 1 shift : \n", np.roll(array, 1))

# Rolling array; Shifting four places
print("\nRolling with 4 shift : \n", np.roll(array, 4))

# Rolling array; Shifting five places with 1th axis
print("\nRolling with 5 shift with 1 axis : \n", np.roll(array, 2, axis=1))

import numpy as np

# creating a sample array with arange and reshape function

array = np.arange(12).reshape(3, 4)

print("Original array : \n", array)

# Rolling array; Shifting one place

print("\nRolling with 1 shift : \n", np.roll(array, 1))

# Rolling array; Shifting four places

print("\nRolling with 4 shift : \n", np.roll(array, 4))

# Rolling array; Shifting five places with 1th axis

print("\nRolling with 5 shift with 1 axis : \n", np.roll(array, 2, axis=1))

Выход

Original array :
 [[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]

Rolling with 1 shift :
 [[11  0  1  2]
 [ 3  4  5  6]
 [ 7  8  9 10]]

Rolling with 4 shift :
 [[ 8  9 10 11]
 [ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]]

Rolling with 5 shift with 1 axis :
 [[ 2  3  0  1]
 [ 6  7  4  5]
 [10 11  8  9]]

Original array :

[[ 0 1 2 3]

[ 4 5 6 7]

[ 8 9 10 11]]

Rolling with 1 shift :

[[11 0 1 2]

[ 3 4 5 6]

[ 7 8 9 10]]

Rolling with 4 shift :

[[ 8 9 10 11]

[ 0 1 2 3]

[ 4 5 6 7]]

Rolling with 5 shift with 1 axis :

[[ 2 3 0 1]

[ 6 7 4 5]

[10 11 8 9]]

Объяснение

В приведенной выше программе массив создается с помощью функции аранжировки и функции изменения формы.

Функция Arange создала массив из 12 элементов, начиная с 0 до 11, а функция reshape создала матрицу с 3 строками и 4 столбцами.

1-я функция используется для сдвига всех ее элементов на 1 раз.
2-я функция используется для сдвига всех его элементов в 4 раза.
3-я функция используется для сдвига всех его элементов в 5 раз относительно нулевой оси.