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. Настройка вывода NumPy
  2. Метод lt для сортировки объектов
  3. Вывод букв строки в Python
  4. Работа с YAML в Python
  5. Переворот строки с помощью срезов
  6. Установка и использование модуля Wikipedia
  7. Методы shutil для работы с файлами
  8. Назначение максимального и минимального значения переменной в Python.
  9. Python Поверхностное Копирование
  10. Оператор in и not in в Python
  11. Асинхронное программирование с asyncio
  12. Функция rsplit() в Python
  13. Работа с файлами и директориями в Python.
  14. Преобразование range в итератор
  15. Запрос пароля с помощью getpass
  16. Оператор «and» в Python
  17. Обработка исключения UnboundLocalError
  18. Генератор данных в Keras
  19. Генерация резюме в Gensim
  20. Автоматизация действий с Pyautogui
  21. Получение текущей даты и времени
  22. Срезы в Numpy
  23. Обмен значений переменных в Python
  24. Управление контекстом с помощью декоратора contextmanager
  25. Метод setitem в Python
  26. Создание коллекций из генератора
  27. Сложение матриц в NumPy
  28. Моржовый оператор в Python 3.8
  29. Работа с CSV файлами в Python
  30. Изменяемые и неизменяемые объекты
  31. Дизассемблирование Python кода
  32. Метод сравнения объектов в Python
  33. Работа с пакетами
  34. Управление сессиями в Python
  35. Работа с утверждениями в Python
  36. Объединение словарей в Python
  37. Хешируемые ключи в Python
  38. Преобразование списков в словарь
  39. Установка и использование Telegram API в Python
  40. Управление пакетами с pip
  41. Переворот строки с использованием цикла
  42. Оптимизация памяти с помощью __slots__
  43. Преобразование Excel в PDF с Spire.XLS
  44. Операции с массивами в NumPy
  45. Создание Radio кнопок в tkinter
  46. Разбиение строки в Python
  47. Фильтры Pillow: NEAREST, BILINEAR, BICUBIC
  48. Поиск с помощью регулярных выражений

Marketello читают маркетологи из крутых компаний