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python數組分割函數怎么用

發布時間:2022-05-20 15:58:56 來源:億速云 閱讀:392 作者:iii 欄目:大數據

本文小編為大家詳細介紹“python數組分割函數怎么用”,內容詳細,步驟清晰,細節處理妥當,希望這篇“python數組分割函數怎么用”文章能幫助大家解決疑惑,下面跟著小編的思路慢慢深入,一起來學習新知識吧。

1、hsplit,水平方向分割。

通過指定返回相同shape的array的數量,或者分割應該發生之后的列來沿著其橫軸拆分。

2、vsplit,沿著垂直軸分割。

3、split/array_split,自定義分割,axis=1 水平分割,axis=0 垂直方向分割。

實例

# 4.分割-水平方向分割
h5 = np.random.randint(0,100,size=(6,4))
h5
'''array([[13,  7, 29, 65],
       [57, 50, 79, 12],
       [ 9, 16, 82, 86],
       [97, 62, 43, 92],
       [66, 21, 78, 34],
       [95, 33, 51, 63]])'''
       
np.hsplit(h5,2) # 將h5水平分割等分兩個數組,被分割的列一定為指定分割數的倍數
'''[array([[13,  7],
        [57, 50],
        [ 9, 16],
        [97, 62],
        [66, 21],
        [95, 33]]),
 array([[29, 65],
        [79, 12],
        [82, 86],
        [43, 92],
        [78, 34],
        [51, 63]])]'''
np.hsplit(h5,[1,3])#將h5從下標為1、3的地方水平分割
'''[array([[13],
        [57],
        [ 9],
        [97],
        [66],
        [95]]),
 array([[ 7, 29],
        [50, 79],
        [16, 82],
        [62, 43],
        [21, 78],
        [33, 51]]),
 array([[65],
        [12],
        [86],
        [92],
        [34],
        [63]])]
'''
# 5 分割-縱向分割
np.vsplit(h5,3)
'''
[array([[13,  7, 29, 65],
        [57, 50, 79, 12]]),
 array([[ 9, 16, 82, 86],
        [97, 62, 43, 92]]),
 array([[66, 21, 78, 34],
        [95, 33, 51, 63]])]
'''
np.vsplit(h5,[1,2])
'''
[array([[13,  7, 29, 65]]),
 array([[57, 50, 79, 12]]),
 array([[ 9, 16, 82, 86],
        [97, 62, 43, 92],
        [66, 21, 78, 34],
        [95, 33, 51, 63]])]
'''
# 6 分割-自定義分割
np.split(h5,2,axis=1) #橫向分割,按列分割
'''
[array([[13,  7],
        [57, 50],
        [ 9, 16],
        [97, 62],
        [66, 21],
        [95, 33]]),
 array([[29, 65],
        [79, 12],
        [82, 86],
        [43, 92],
        [78, 34],
        [51, 63]])]
'''
np.split(h5,3,axis=0)#縱向分割,按行分割
'''
[array([[13,  7, 29, 65],
        [57, 50, 79, 12]]),
 array([[ 9, 16, 82, 86],
        [97, 62, 43, 92]]),
 array([[66, 21, 78, 34],
        [95, 33, 51, 63]])]
'''

讀到這里,這篇“python數組分割函數怎么用”文章已經介紹完畢,想要掌握這篇文章的知識點還需要大家自己動手實踐使用過才能領會,如果想了解更多相關內容的文章,歡迎關注億速云行業資訊頻道。

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