b= np.split(a,[4,7])print(b) 输出结果为: 第一个数组:[0 1 2 3 4 5 6 7 8] 将数组分为三个大小相等的子数组:[array([0, 1, 2]), array([3, 4, 5]), array([6, 7, 8])] 将数组在一维数组中表明的位置分割:[array([0, 1, 2, 3]), array([4, 5, 6]), array([7, ...
2. 并行化处理 frommultiprocessingimportPool defprocess_chunk(chunk): returnchunk *2# 模拟复杂计算 arr = np.random.rand(1000000) chunks = np.array_split(arr,4) withPool(4)asp: results = p.map(process_chunk, chunks) final = np.concatenate(results) 优势:拆分后多进程处理,加速海量数据计算6068。
1.np.vsplit()：垂直拆分，需要等分# 导包import numpy as np# 创建一个6行4列的二维数组n = np.random.randint(0,100,size=(6,4))n# 执行结果array([[11, 47, 82, 13], [17, 66, 24, 53], [84, 10, 72, 20], [83, 33, 7, 23], [19, 67, 13, 19], [70, ...
array([[8., 8.], [ 0., 0.]])>>> b = np.floor(10*np.random.random((2,2)))>>>b array([[1., 8.], [ 0.,4.]])>>>np.vstack((a,b)) array([[8., 8.], [ 0., 0.], [1., 8.], [ 0.,4.]])>>>np.hstack((a,b)) array([[8., 8., 1., 8.], [ 0...
3.np.split():可以做水平或垂直拆分 # split:可以做水平或垂直拆分,axis=0 行,axis=1 列 # 默认按行拆分 np.split(n,2) # 执行结果 [array([[11, 47, 82, 13], [17, 66, 24, 53], [84, 10, 72, 20]]), array([[83, 33, 7, 23], [19, 67, 13, 19], [70, 50, 39, 81]...
Numpy 中最常规的就是利用array函数来生成一个新的包含传递数据的NumPy 数组。array函数,参数如下: import numpy as np array1=np.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0) 1. 2. 除了array函数以外,还有以下一些生成函数,只是参数或多或少发生改变: ...
python numpy array 操作 python numpy.array函数 一、简介 numpy主要是用来存储和处理大型矩阵,提供了一种存储单一数据类型的多维数组对象---ndarray。还提供了多种运算函数,能够完成数据计算和统计分析,是数据分析的重要工具包。 二、数组对象(ndarray) 1、...
1.1. 使用np.array创建数组 1.2. 使用np.arange创建数组 1.3. np.random.random创建数组 1.4. np.random.randint创建数组 1.5. 特殊函数 1.6. 注意 2. 数组数据类型 2.1 数据类型 2.2 创建数组指定数据类型 2.3 查询数据类型 2.4 修改数据类型 2.5 总结 ...
array = np.random.randint(0,10, size=(4,5)) array array([[6, 4, 8, 9, 6], [5, 0, 4, 8, 5], [1, 3, 1, 0, 3], [2, 3, 3, 6, 5]]) array.ravel() array([6, 4, 8, 9, 6, 5, 0, 4, 8, 5, 1, 3, 1, 0...
a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([4, 5, 6]) np.stack((a, b)) 当然,也可以横着堆叠。 np.stack((a, b), axis=-1) 2.10 拆分 split 及与之相似的一系列方法主要是用于数组的拆分,列举如下: split(ary,indices_or_sections,axis):将数组拆分为多个子数组。dsplit(ary,indices_or_...