np数组python中的行交换

我想在python中的np.array中的行之间执行交换。我想要的是取数组的第一行，并将其放在数组的末尾。我有代码，您可以交换两行，如下所示：

import numpy as np
my_array = np.arrange(25).reshape(5, 5)
print my_array, '\n'

def swap_rows(arr, frm, to):
   arr[[frm, to],:] = arr[[to, frm],:]

//swap_rows(my_array, 0, 8)
//print my_array
my_array[-1] = my_array[0]
print my_array

[[ 0  1  2  3  4]
[ 5  6  7  8  9]
[10 11 12 13 14]
[15 16 17 18 19]
[20 21 22 23 24]] 

[[ 5  6  7  8  9]
[10 11 12 13 14]
[15 16 17 18 19]
[20 21 22 23 24]
[ 0  1  2  3  4]] 

initial_data.append(copy.deepcopy(tab)) 
initial_data2 = np.asarray(initial_data)
initial_data3 = np.roll(initial_data2, -1, axis=0)

但这段代码在第一行和最后一行之间执行交换。我只想把第一行放在最后。我怎样才能做到

初始矩阵如下所示：

import numpy as np
my_array = np.arrange(25).reshape(5, 5)
print my_array, '\n'

def swap_rows(arr, frm, to):
   arr[[frm, to],:] = arr[[to, frm],:]

//swap_rows(my_array, 0, 8)
//print my_array
my_array[-1] = my_array[0]
print my_array

[[ 0  1  2  3  4]
[ 5  6  7  8  9]
[10 11 12 13 14]
[15 16 17 18 19]
[20 21 22 23 24]] 

[[ 5  6  7  8  9]
[10 11 12 13 14]
[15 16 17 18 19]
[20 21 22 23 24]
[ 0  1  2  3  4]] 

initial_data.append(copy.deepcopy(tab)) 
initial_data2 = np.asarray(initial_data)
initial_data3 = np.roll(initial_data2, -1, axis=0)

预期结果如下：

import numpy as np
my_array = np.arrange(25).reshape(5, 5)
print my_array, '\n'

def swap_rows(arr, frm, to):
   arr[[frm, to],:] = arr[[to, frm],:]

//swap_rows(my_array, 0, 8)
//print my_array
my_array[-1] = my_array[0]
print my_array

[[ 0  1  2  3  4]
[ 5  6  7  8  9]
[10 11 12 13 14]
[15 16 17 18 19]
[20 21 22 23 24]] 

[[ 5  6  7  8  9]
[10 11 12 13 14]
[15 16 17 18 19]
[20 21 22 23 24]
[ 0  1  2  3  4]] 

initial_data.append(copy.deepcopy(tab)) 
initial_data2 = np.asarray(initial_data)
initial_data3 = np.roll(initial_data2, -1, axis=0)

编辑：我正在尝试在我的矩阵中执行相同的操作，如下所示：

import numpy as np
my_array = np.arrange(25).reshape(5, 5)
print my_array, '\n'

def swap_rows(arr, frm, to):
   arr[[frm, to],:] = arr[[to, frm],:]

//swap_rows(my_array, 0, 8)
//print my_array
my_array[-1] = my_array[0]
print my_array

[[ 0  1  2  3  4]
[ 5  6  7  8  9]
[10 11 12 13 14]
[15 16 17 18 19]
[20 21 22 23 24]] 

[[ 5  6  7  8  9]
[10 11 12 13 14]
[15 16 17 18 19]
[20 21 22 23 24]
[ 0  1  2  3  4]] 

initial_data.append(copy.deepcopy(tab)) 
initial_data2 = np.asarray(initial_data)
initial_data3 = np.roll(initial_data2, -1, axis=0)

但这并没有改变任何事情。我的代码如下：

import numpy as np
my_array = np.arrange(25).reshape(5, 5)
print my_array, '\n'

def swap_rows(arr, frm, to):
   arr[[frm, to],:] = arr[[to, frm],:]

//swap_rows(my_array, 0, 8)
//print my_array
my_array[-1] = my_array[0]
print my_array

[[ 0  1  2  3  4]
[ 5  6  7  8  9]
[10 11 12 13 14]
[15 16 17 18 19]
[20 21 22 23 24]] 

[[ 5  6  7  8  9]
[10 11 12 13 14]
[15 16 17 18 19]
[20 21 22 23 24]
[ 0  1  2  3  4]] 

initial_data.append(copy.deepcopy(tab)) 
initial_data2 = np.asarray(initial_data)
initial_data3 = np.roll(initial_data2, -1, axis=0)

我得到的是相同的数组。

您可以使用-

样本运行-

In [53]: my_array
Out[53]: 
array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8],
       [ 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17],
       [18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26],
       [27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35],
       [36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44],
       [45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53],
       [54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62],
       [63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71],
       [72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80]])

In [54]: np.roll(my_array,-1,axis=0)
Out[54]: 
array([[ 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17],
       [18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26],
       [27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35],
       [36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44],
       [45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53],
       [54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62],
       [63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71],
       [72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80],
       [ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8]])

---

我也试着这样做，在我的列表列表中，它被转换成np.array，但没有起作用。请检查我的编辑。我将列表转换为np数组，然后得到调试的输出。我得到了同样的结果。没有，但我不需要再把它变成列表。这有可能做到吗？它和初始数据完全一样。我添加了一张包含所有数组和列表的图片。实际上tab包含的括号“[”。initial_数据变量在我从调试发布的映像中。initial我有一个tab，它是列表列表。我将值复制到initial_数据中。然后将其转换为np.asarray:initial_data2=np.asarray（initial_data），最后initial_data3=np.roll（initial_data2，-1，axis=0）.但初始数据3仍然具有相同的值。实际上这是错误的！再次感谢！