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. Функция enumerate() в Python
  2. Конвертация изображений в PDF
  3. Передача неизвестных аргументов в Python.
  4. Операции с массивами в NumPy
  5. Работа со списками
  6. ChainMap избыточные ключи
  7. Python Аргументы по умолчанию
  8. Создание уникального множества
  9. Проверка элементов списка условием
  10. Добавление кнопки в tkinter
  11. Работа с изменяемыми списками
  12. Отображение HTML кода в Python
  13. Профилирование кода на Python
  14. Область видимости переменных
  15. Преобразование многоуровневого словаря
  16. Объединение списков в Python
  17. Сравнение def и lambda-функций
  18. Модуль os в Python: работа с файлами
  19. Обработка ошибок в JSON данных
  20. Создание тестовых данных с Faker
  21. Переворот списка в Python
  22. Получение идентификатора объекта в памяти
  23. Работа с комплексными числами
  24. Удаление ключей из словаря
  25. Удаление дубликатов с сохранением порядка с помощью dict.fromkeys
  26. Функция enumerate() — Python
  27. Преобразование range в итератор
  28. Оператор «or» в Python
  29. Декодирование строк в Python
  30. UserString в Python
  31. Метод bool() в Python
  32. Создание файла с проверкой ошибки
  33. Проверка кортежей.
  34. Отправка POST-запроса в REST API
  35. Работа с collections в Python.
  36. Срез в Python
  37. Глубокое копирование объектов
  38. Декораторы в Python
  39. Хеширование паролей с использованием salt
  40. Преобразование Word в PDF с Spire.Doc
  41. Работа с CSV в Python
  42. Комментарии в Python
  43. Роль запятой в Python
  44. Итераторы в Python
  45. Константы в модуле cmath
  46. Декораторы с аргументами в Python
  47. Декораторы в Python
  48. Генераторы в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию