分割数组
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数组及操作 |
split |
将一个数组分割为多个子数组 |
hsplit |
将一个数组水平分割为多个子数组(按列) |
vsplit |
将一个数组垂直分割为多个子数组(按行) |
numpy.split 函数沿特定的轴将数组分割为子数组,格式如下:
numpy.split(ary, indices_or_sections, axis)
参数说明:
ary:被分割的数组
indices_or_sections:如果是一个整数,就用该数平均切分,如果是一个数组,为沿轴切分的位置(左开右闭)
axis:设置沿着哪个方向进行切分,默认为 0,横向切分,即水平方向。为 1 时,纵向切分,即竖直方向。
实例一:split分割
import numpy as np a = np.arange(9) print ('第一个数组:') print (a) print ('\n') print ('将数组分为三个大小相等的子数组:') b = np.split(a,3) print (b) print ('\n') print ('将数组在一维数组中表明的位置分割:') b = np.split(a,[4,7]) print (b)
输出结果为:
第一个数组:[0 1 2 3 4 5 6 7 8]
将数组分为三个大小相等的子数组:[array([0, 1, 2]), array([3, 4, 5]), array([6, 7, 8])]
将数组在一维数组中表明的位置分割:[array([0, 1, 2, 3]), array([4, 5, 6]), array([7, 8])]
axis 为 0 时在水平方向分割,axis 为 1 时在垂直方向分割:
实例二:默认分割(水平分割)
import numpy as np a = np.arange(16).reshape(4, 4) print('第一个数组:') print(a) print('\n') print('默认分割(0轴):') b = np.split(a,2) print(b) print('\n') print('沿水平方向分割:') c = np.split(a,2,1) print(c) print('\n') print('沿水平方向分割:') d= np.hsplit(a,2) print(d)
输出结果为:
第一个数组:[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]
[12 13 14 15]]
默认分割(0轴):[array([[0, 1, 2, 3],
[4, 5, 6, 7]]), array([[ 8, 9, 10, 11],
[12, 13, 14, 15]])]
沿水平方向分割:[array([[ 0, 1],
[ 4, 5],
[ 8, 9],
[12, 13]]), array([[ 2, 3],
[ 6, 7],
[10, 11],
[14, 15]])]
沿水平方向分割:[array([[ 0, 1],
[ 4, 5],
[ 8, 9],
[12, 13]]), array([[ 2, 3],
[ 6, 7],
[10, 11],
[14, 15]])]
numpy.hsplit 函数用于水平分割数组,通过指定要返回的相同形状的数组数量来拆分原数组。
实例三:沿垂直轴分割
import numpy as np harr = np.floor(10 * np.random.random((2, 6))) print ('原array:') print(harr) print ('拆分后:') print(np.hsplit(harr, 3))
输出结果为:
原array:[[4. 7. 6. 3. 2. 6.]
[6. 3. 6. 7. 9. 7.]]
拆分后:[array([[4., 7.],
[6., 3.]]), array([[6., 3.],
[6., 7.]]), array([[2., 6.],
[9., 7.]])]
numpy.vsplit 沿着垂直轴分割,其分割方式与hsplit用法相同。
实例四:竖直分割
import numpy as np a = np.arange(16).reshape(4,4) print ('第一个数组:') print (a) print ('\n') print ('竖直分割:') b = np.vsplit(a,2) print (b)
输出结果为:
第一个数组:[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]
[12 13 14 15]]
竖直分割:[array([[0, 1, 2, 3],
[4, 5, 6, 7]]), array([[ 8, 9, 10, 11],
[12, 13, 14, 15]])]
标签:分割,Python,np,数组,print,array,numpy From: https://www.cnblogs.com/yeyuzhuanjia/p/17109442.html