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.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Приоритет операций в Python
  2. Оператор (*) в Python
  3. Python reversed() функция
  4. Тестирование с responses
  5. Многострочные комментарии в Python
  6. Лимиты на ресурсы Python
  7. Склеивание строк без циклов
  8. Создание списков в Python
  9. Округление в Python
  10. Создание GUI на Tkinter
  11. Глобальные переменные в Python
  12. Замена атрибута в именованном кортеже
  13. Лямбда-функции в Python
  14. Логирование с Loguru
  15. Поиск анаграмм с Counter
  16. Работа с байтовыми строками в Python
  17. Считывание бинарного файла в Python
  18. Хранение переменных в Python.
  19. Форматирование даты с strftime()
  20. Удаление пробелов методом translate()
  21. Сортировка в Python
  22. Получение ID текущего процесса
  23. Оформление текста в консоли с TermColor
  24. Преобразование типов данных в set comprehension
  25. Python Ellipsis использование
  26. Автоматизация с Python
  27. f-строки в формате строк
  28. Метод gt в Python
  29. Проблемы с dict в Python
  30. Итерация по итерируемым объектам
  31. Генераторы данных
  32. Логирование в Python
  33. Генерация случайных чисел в Python
  34. Преобразование PowerPoint в PDF.
  35. Преобразование строк в числа с плавающей запятой
  36. Удаление знаков препинания в Python
  37. Работа с путями в Python
  38. Поиск с библиотекой Google
  39. Переворот строки с помощью срезов
  40. Тайное преобразование типа ключа
  41. Именованные срезы в Python
  42. Манипуляция формой массива в Numpy
  43. Функция all() в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний