您好,登錄后才能下訂單哦!
本文小編為大家詳細(xì)介紹“python數(shù)組分割函數(shù)怎么用”,內(nèi)容詳細(xì),步驟清晰,細(xì)節(jié)處理妥當(dāng),希望這篇“python數(shù)組分割函數(shù)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(xué)習(xí)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(shù)量,或者分割應(yīng)該發(fā)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(shí)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(shù)組,被分割的列一定為指定分割數(shù)的倍數(shù) '''[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(biāo)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(shù)組分割函數(shù)怎么用”文章已經(jīng)介紹完畢,想要掌握這篇文章的知識點(diǎn)還需要大家自己動手實(shí)踐使用過才能領(lǐng)會,如果想了解更多相關(guān)內(nèi)容的文章,歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。
免責(zé)聲明:本站發(fā)布的內(nèi)容(圖片、視頻和文字)以原創(chuàng)、轉(zhuǎn)載和分享為主,文章觀點(diǎn)不代表本網(wǎng)站立場,如果涉及侵權(quán)請聯(lián)系站長郵箱:is@yisu.com進(jìn)行舉報(bào),并提供相關(guān)證據(jù),一經(jīng)查實(shí),將立刻刪除涉嫌侵權(quán)內(nèi)容。