将numpy数组重新映射到字典

我想根据字典重新映射numpy数组。 假设有一个numpy数组，有N行3列。现在我想根据它的索引重新映射这些值，这些索引是以元组形式写入字典的。 这很好：

import numpy as np

a = np.arange(6).reshape(2,3)
b = np.zeros(6).reshape(2,3)
print a
print A

dictt = { (0,0):(0,2), (0,1):(0,1), (0,2):(0,0), (1,0):(1,2), (1,1):(1,1), (1,2):(1,0) }

for key in dictt:
    b[key] = a[dictt[key]]

print b
a = [[0 1 2]
    [3 4 5]]

b = [[ 2.  1.  0.]
    [ 5.  4.  3.]]

假设有N行，其中N是偶数。现在，我想将相同的映射（在上面的示例中对这两行有效）应用到所有其他行。 因此，我希望从以下位置获得一个数组：

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

致：

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有什么想法吗？由于每个数组中有192000个条目需要重新映射，因此我希望能够快速完成此操作。

为了简单起见，我只使用[：-1]

a = [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]
b = [item[::-1] for item in a]
>>> b
[[2, 1, 0], [5, 4, 3], [8, 7, 6]]

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在python2或python3中？那么字典中定义的顺序是任意的？还是您总是想镜像您的数据？因为如果不使用字典，会有更有效的方法。。。（numpy.fliplr）谢谢你的建议。它是Python2.7。不幸的是，顺序是随机的，没有镜像。如上所述：因为a是numpy数组，所以b=np。fliplr（a）应该是最有效的方法。我没有检查它的效率，你可能是对的。

a = [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]
b = [item[::-1] for item in a]
>>> b
[[2, 1, 0], [5, 4, 3], [8, 7, 6]]