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. Область видимости переменных
  2. Декоратор для группы пользователей в Django
  3. Перемешивание списка с shuffle()
  4. Функции any() и all() в Python
  5. Использование функции enumerate()
  6. Python enumerate() функции
  7. Поиск наиболее частого элемента в списке
  8. Генераторы списков в Python
  9. Dict Comprehension в Python
  10. Генераторы по генератору
  11. Замена символов в Python
  12. Добавление элемента к кортежу
  13. Проектирование Singleton с метаклассом
  14. Проверка кортежей.
  15. Подписка на Kaspersky Team
  16. Метод округления чисел
  17. Установка и использование модуля Wikipedia
  18. Оператор (*) в Python
  19. Основные операции с Numpy
  20. Namedtuple в Python
  21. Лимиты на ресурсы Python
  22. Сглаживание списка
  23. Округление дробей в Python
  24. Работа с defaultdictами в Python
  25. Обновление данных через PUT запрос
  26. Оператор Walrus в Python 3.8
  27. Получение текущего времени в Python
  28. Списки в Python: синтаксис представления
  29. Удаление элементов из списка в Python.
  30. Цикл for в Python
  31. Роль запятой в Python
  32. Переворот списка в Python
  33. Методы и функции в Python
  34. Вывод с переменной через запятую
  35. Копирование словарей и списков в Python
  36. Форматирование строк в Python
  37. Классы данных в Python
  38. Списковое включение в Python
  39. F-строки в Python 3.8
  40. Сравнение объектов в Python
  41. Повторение элементов списков
  42. Циклы for в Python
  43. Хешируемые ключи в Python
  44. Библиотека Chartify: руководство
  45. Сортировка в Python
  46. Форматирование строк с f-строками

Marketello читают маркетологи из крутых компаний