NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中array_split方法的使用。 原文地址:Python numpy.array_split函数方法的使用...
Python numpy.array_split函数方法的使用 NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中array_split方法的使用。 原文地址:...
### 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0print(y)#不均等分割 np.array_split()y = np.array_split...
print(ndarray_stack.shape) ndarray_split = np.split(ndarray_concatenate,indices_or_sections=8, axis=0) print("沿特定的轴将数组分割为子数组") print(ndarray_split) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. ...
有合并,就有分割。 本节主要讲述如何通过numpy对数组进行横向/纵向分割。 横向/纵向分割数组 首先创建一个6行4列的数组,然后我们对此数组按照横向进行切割,分成3块,这样每块应该有2行,见例子: importnumpyasnp a = np.arange(24).reshape(6,4)print("a=")print(a)print(np.split(a,3, axis=0)) ...
meshgrid通常用于使用循环需要很长时间的复杂任务。如绘制三维正弦函数等高线图就是一个例子: defsinus2d(x, y): returnnp.sin(x) + np.sin(y) xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(0,2* np.pi,100), np.linspace(0,2* np.pi,100)) z = sinus2d(xx, yy)# Create the image on this grid ...
numpy.split:分割数据,numpy.resize:改变数组的形状和大小。 numpy.vstack:将多个数组垂直堆叠以创建一个新数组。 # Create two 1-dimensional arrays arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([4, 5, 6]) # Vertically stack the arrays ...
Union1d函数将两个数组合并为一个。 a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) b = np.array([1, 3, 5, 4, 36]) np.union1d(a,b) array([ 1, 2, 3, 4, 5, 36]) 数组分割35、水平分割numpy.hsplit(ary, indices_or_sections) Hsplit函数将数据水平分割为n个相等的部分。
np_array=np.array([1,2,3,4,5,6])split_array=np.split(np_array,3)print(split_array)# 输出:[array([1, 2]), array([3, 4]), array([5, 6])] Python Copy Output: 5. Numpy 数组的数学运算 Numpy 提供了一系列的数学函数,可以直接在数组上进行操作,这些操作通常比纯Python快得多。
Python Copy Output: 示例代码 15:水平分割二维数组 importnumpyasnp array_2d=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])# 水平分割成两部分split_arrays=np.hsplit