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"
- Хеширование паролей с солью
- Проблемы с именами переменных
- Генераторы в Python
- Расширение информации об ошибке в Python
- Список переменных в Python
- Работа с часовыми поясами в Python
- Эффективная конкатенация строк в Python
- Работа с утверждениями в Python
- Управление фоновыми задачами в Python
- Логирование с Loguru
- Упрощенный вывод данных в Python
- Абстракции словарей и множеств в Python
- Установка Python — Простое руководство
- Работа с YAML в Python
- Создание и операции с дробями
- Python Enumerate
- Изменения в обработке логических значений
- lru_cache оптимизация функций
- Метод count() для списков
- Модуль itertools: эффективная работа с итераторами
- Обязательные аргументы в Python
- ChainMap избыточные ключи
- Извлечение чисел из текста
- Библиотека sh: удобные команды терминала
- Использование super() в Python
- Измерение времени выполнения кода
- Структура строк в Python
- Обратный список чисел
- Создание словаря через dict comprehension
- Печать месячного календаря
- Декораторы в Python
- Счетчик ссылок в Python
- Использование модуля __future__
- Создание именованных кортежей в Python
- Открытие, чтение и закрытие файла
- Управление мышью и клавиатурой с Pyautogui
- Поиск индексов в списке
- Подчеркивание в REPL
- Лямбда-функции для min/max
- Рекурсия для обращения строки
- Сериализация объектов в Python
- Оператор «not» в Python
- Создание namedtuple списком полей
- Обработка исключений в Python
- Форматирование данных с помощью pprint
