1.问题

有一维数据：

y = [5023, 5075, 5115, 5100, 5103, 5086, 5098, 5108, 5093, 5105]

要计算这组数据对第一个值的镜像(或者说是倒影) 对应的值。

2.算法

可以先计算每个数据到第一个值的距离，然后每个值再减去对应的2倍距离。

y1 = [x-(2*(x-y[0])) for x in y]

如果是多维数据的话，用torch.cat([y1,y2,y3], dim=1)装起来，然后加个负号就好了。

data = torch.cat([y1,y2,y3], dim=1)

data1 = -data

3.完整代码

import matplotlib.pyplot as plt

y = [5023, 5075, 5115, 5100, 5103, 5086, 5098, 5108, 5093, 5105]
y1 = [x-(2*(x-y[0])) for x in y]
x = [x for x in range(0, len(y))]
print(y, x)

# 画图
plt.plot(x, y, marker='o', mec='r', mfc='w')
plt.plot(x, y1, marker='o', mec='r', mfc='w')
for a, b in zip(x, y):
    plt.text(a, b + y[-1] * 0.001, round(b, 4), ha='center', va='bottom', fontsize=9)
for a, b in zip(x, y1):
    plt.text(a, b + y1[-1] * 0.001, round(b, 4), ha='center', va='bottom', fontsize=9)
plt.show()