np.array_split 是NumPy 库中的一个函数,用于将一个数组分割成多个子数组。这个函数在处理大型数据集或需要将数据分配到不同部分时非常有用。 基础概念 np.array_split 函数的基本语法如下: 代码语言:txt 复制 numpy.array_split(ary, indices_or_sections, axis=0) ary: 要分割的数组。 indices_or_sections:...
np.array_split是 NumPy 库中的一个函数,用于将一个数组分割成多个子数组。这个函数在处理大型数据集或需要将数据分配到不同部分时非常有用。 基础概念 np.array_split函数的基本语法如下: 代码语言:txt 复制 numpy.array_split(ary, indices_or_sections, axis=0) ...
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...
除了split函数外,还有array_split函数,hsplit函数(用于水平分割),vsplit函数(用于垂直分割)等等。spli函数只能用于均等分割,如果不能均等分割则会报错:array split does not result in an equal division。而array_split则全能一点,可以用于不均等分割。 2.参数解释 defsplit(ary, indices_or_sections, axis=0):...
假如我们想要把一个 array-like 的东西拆分成多个小组(或者叫 bucket),给定组的数目或者组的大小,最后一组不足则保持原样。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:...
np.array_split() 不均等分割,不会报错 ### 关于np.split()函数 x = np.arange(9) #9行1列的列向量 print(x, np.shape(x)) y = np.split(x, 3) # 平均分成三份,不能平均的话则会报错 print(y) 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0 prin...
如何在使用np.array_split之后导出每个具有不同名称的数据帧? 我将我的数据帧分割成多个部分,比如说,4,我想将它们导出为具有相应名称的单独数据帧,例如,df_split_1.csv、df_split_2.csv、df_split_3.csv、df_split_4.csv等等。 很明显,我可以用df_split[1].to_csv(r'W:\...\df_split_1.csv')的方...
所以组可能没有按顺序排列。我使用qcut函数来保证组的排名。我尝试使用np.array_split，但是数据没有按...
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], ...
a = np.array([[1,2,3], [1,2,5], [4,6,7]]) 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)] ...