Курс Python → Numpy: разбиение массивов
Библиотека Numpy предоставляет мощные инструменты для работы с массивами данных в Python. Одним из часто используемых методов является разбиение массивов. В прошлом посте мы уже рассмотрели способы объединения массивов, и теперь настало время узнать, как разделить массивы на части.
Для более гибкого разделения массивов в Numpy представлены специальные методы: hsplit, vsplit и array_split. Метод hsplit разбивает массив вдоль горизонтальной оси, то есть по строкам, а vsplit — вдоль вертикальной оси, то есть по столбцам. Эти методы позволяют эффективно разбивать массивы на части без необходимости использования сложных срезов.
Однако, если вам нужно разделить массив по другой оси или произвольным образом, то вам может помочь метод array_split. Он является более общим и позволяет указать вдоль какой оси произойдет разбиение массива. Этот метод предоставляет большую гибкость и контроль над процессом разбиения массива.
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# Разбиение массива по горизонтальной оси
parts = np.hsplit(arr, 3)
# Разбиение массива по вертикальной оси
parts = np.vsplit(arr, 3)
# Общее разбиение массива
parts = np.array_split(arr, 2, axis=1)Приведенный выше код демонстрирует использование методов hsplit, vsplit и array_split для разбиения массива на части вдоль различных осей. Используйте эти методы в зависимости от ваших потребностей при работе с массивами данных в Numpy.
Другие уроки курса "Python"
- Переопределение метода __lshift__
- Управление ресурсами в Python
- Оптимизация памяти с __slots__
- Создание множества в Python
- Получение списка файлов в директории с использованием os
- Поиск HTML-элементов с BeautifulSoup
- Создание комплексных чисел
- Работа с типами данных в Python с помощью pydantic.
- Обязательные аргументы в Python
- Генератор списка с условием if
- Удаление первого элемента списка
- Python: динамическая типизация и проверка типов
- Управление контекстом выполнения
- Работа с датой и временем в Python
- Константы в модуле cmath
- Форматирование данных с помощью pprint
- PUT запрос для обновления данных
- Основы слова
- Magic Commands — улучшение работы с Python
- Настройка Cron
- Применение функции к списку
- Проблема сравнения словарей
- Атрибуты объекта в Python
- Работа с итераторами через срезы
- Функции all() и any() в Python
- Работа со строками
- Сравнение def и lambda функций в Python
- Рациональные числа в Python
- Лямбда-функции в Python
- Python reversed() vs срез[::-1]
- Определение наиболее частого элемента с помощью collections.Counter
- Удаление файлов в Python
- Освоение Python
- Оператор zip в Python
- Метод count в Python: почему count(», ») возвращает 4?
- Оценка выражений генератора в Python
- Работа со словарями в Python
- Область видимости переменных
- Переопределение метода __floordiv__
- %pinfo: получение информации об объекте
- Получение ID процесса
- Перевернуть список в Python
- Оператор * в Python
- Вложенные функции в Python
- Преобразование кортежа в словарь.
- Отслеживание прогресса с tqdm
- Класс Counter() для подсчета элементов
- Управление мышью и клавиатурой с Pyautogui
