NumPy矩阵的旋转

NumPy矩阵的旋转
在⽤Python的数字图像处理、CNN或者深度学习⾥，对图像的处理：形变(缩放)处理常将图像数据读取到NumPy的array数据⾥，然后对
图像数据进⾏形变处理。NumPy提供了很多的对array数组的操作：tile、rot90等。本章除了了解rot90的基本使⽤外，⾃⼰也想写点程序
实现旋转的功能。
13.1 rot90函数实现矩阵旋转
从NumPy的官⽅完整查到rot90函数语法格式如下：
rot90(m, k=1, axes=(0, 1)
m是要旋转的数组(矩阵)，k是旋转的次数，默认旋转1次，那是顺时针还是逆时针呢？正数表⽰逆时针，⽽k为负数时则是对数组进⾏顺时
针⽅向的旋转。

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 anti-clockwise"
mat90 = np.rot90(mat, -1)
print mat90, "# rorate 90 clockwise"
mat180 = np.rot90(mat, 2)
print mat180, "# rorate 180 anti-clockwise"
mat270 = np.rot90(mat, 3)
print mat270, "# rorate 270 anti-clockwise"

执⾏结果：
[[1 3 5]
[2 4 6]
[7 8 9]] # orignal
[[5 6 9]
[3 4 8]
[1 2 7]] # rorate 90 anti-clockwise
[[7 2 1]
[8 4 3]
[9 6 5]] # rorate 90 clockwise
[[9 8 7]

[6 4 2]
[5 3 1]] # rorate 180 anti-clockwise
[[7 2 1]
[8 4 3]
[9 6 5]] # rorate 270 anti-clockwise
可见逆时针旋转$270^{\ \circ}$等价于顺时针旋转$90^{\ \circ}$。

作者：资料库元旋123
链接：https://wenku.baidu.com/view/c3bda83e68d97f192279168884868762caaebb8b.html
来源：百度文库
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

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