獲取數組的第一個元素加上numpy的第一個元素（pythonic方式）

我有一個numpy數組，我需要（不改變原來的）相同的數組，但第一個項目放在最後。由於我使用這很多，我正在尋找乾淨的方式來獲取此。因此，例如，如果我的原始數組是[1,2,3,4]，我想在不修改原始數組的情況下得到數組[4,1,2,3]。獲取數組的第一個元素加上numpy的第一個元素（pythonic方式）

我找到了一個解決方案：

x = [1,2,3,4] 
a = np.append(x[1:],x[0])]

但是，我要尋找一個更Python的方式。基本上是這樣的：

x = [1,2,3,4] 
a = x[(:1,0)]

但是，這當然是行不通的。有沒有比使用append（）函數更好的做我想做的事情？

來源

2017-10-13 user3053216

可以使用np.roll，如從文檔：

沿給定軸線輥數組元素。

首先在處重新引入超出最後位置的元素。

np.roll([1,2,3,4], 1) 
# array([4, 1, 2, 3])

要輥在另一個方向上，使用負偏移：

np.roll([1,2,3,4], -1) 
# array([2, 3, 4, 1])

來源

2017-10-13 15:48:47 Psidom

有了'np.roll'，你需要記住哪個方向爲正，爲負，雖然。我更喜歡'append'版本，因爲它更加清晰。 – user2357112

np.roll是易於使用，但不是最快的方法。這是通用的，有多個維度和轉變。

它的作用可以簡化爲：

def simple_roll(x): 
    res = np.empty_like(x) 
    res[0] = x[-1] 
    res[1:] = x[:-1] 
    return res 

In [90]: np.roll(np.arange(1,5),1) 
Out[90]: array([4, 1, 2, 3]) 
In [91]: simple_roll(np.arange(1,5)) 
Out[91]: array([4, 1, 2, 3])

時間測試：

In [92]: timeit np.roll(np.arange(1001),1) 
36.8 µs ± 1.28 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each) 
In [93]: timeit simple_roll(np.arange(1001)) 
5.54 µs ± 24.5 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

我們也可以使用r_構建一個索引數組做副本。但它是慢（由於相對於切片高級索引）：

def simple_roll1(x): 
    idx = np.r_[-1,0:x.shape[0]-1] 
    return x[idx] 
In [101]: timeit simple_roll1(np.arange(1001)) 
34.2 µs ± 133 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

來源

2017-10-13 17:38:02 hpaulj

獲取數組的第一個元素加上numpy的第一個元素（pythonic方式）

回答

相關問題