那么我们想到的可能是 np.array_split() 函数。我们使用其官方例子来说明一下。...例子 1:把一个含有 8 个元素的列表拆分成 3 组,那么 np.array_split() 的结果是: >>> x = np.arange(8.0) >>> np.array_split(x, 3)...>>> x =...
y= np.split(x, 3, axis=0)#平均分成三份,不能平均的话则会报错,axis默认为0print(y)#不均等分割 np.array_split()y = np.array_split(x, 4, axis=0)#第0项分割出来的元素最多,剩下的均等分print('不均等分割:',y) y= np.split(x, (3,))#在第3行之前进行切割,切割成2份print(y) y...
np.split(): 该函数的参数要么按照数字划分(int),要么是按列表list划分:如果仅是输入一个int类型的数字,你的数组必须是均等的分割,否则会报错。 np.array_split(): array_split()可以进行不均等划分。 按列表中的数字,在3,5,6,10位置处分割。 一旦不均等就会报错: x = np.arange(8) y= np.split(x...
np.split(arr, n):n要么是整数,要么是列表,用来进行划分,n为整数时必须是能均匀划分 np.array_split(arr, n):类似上面的用法,但是可以不均等划分 >>> x = np.arange(9.0) >>> np.split(x, 3) [array([ 0., 1., 2.]), array([ 3., 4., 5.]), array([ 6., 7., 8.])] >>> x...
这是只有在文档中才能看到的函数之一。因为大部分人难理解它。可以使用meshgrid从给定的X和Y数组创建每个可能的坐标对。这里有一个简单的例子: x = [1,2,3,4] y = [3,5,6,8] xx, yy = np.meshgrid(x, y) xx array([[1, 2, 3, 4], ...
print (np.split(a, [2, 3],axis = 0)) print (np.split(a, [1, 2],axis = 1)) 输出: [array([[1, 2, 3], [1, 2, 5]]), array([[4, 6, 7]]), array([], shape=(0, 3), dtype=int32)] [array([[1], [1], ...
Pythonnumpynp.split（）与np.array_split（）函数np.split() 均等分割，不均等会报错 np.array_split() 不均等分割，不会报错 split(ary, indices_or_sections, axis=0) :把⼀个数组从左到右按顺序切分 参数：ary:要切分的数组 indices_or_sections:如果是⼀个整数，就⽤该数平均切分，如果是⼀个...
[1, 2, 5]]), array([[4, 6, 7]]), array([], shape=(0, 3), dtype=int32)] [array([[1], [1], [4]]), array([[2], [2], [6]]), array([[3], [5], [7]])] 参考: [numpy]split函数 - summer2day的博客 - CSDN博客...
1架构介绍：Serverless 和容器 +CDN 我们在过去几年看到的新产品中的绝大多数后端架构都属于这两者之一。
[30,31,32]]]),array([[[6,7,8],[15,16,17]],[[24,25,26],[33,34,35]]])]>>>C=np.split(A,[3,7],axis=2)>>>C[array([[[0,1,2],[9,10,11]],[[18,19,20],[27,28,29]]]),array([[[3,4,5,6],[12,13,14,15]],[[21,22,23,24],[30,31,32,33]]]),array...