1. 通用函数 2. 元素查找 2.1 np.where 3. 逻辑判断 3.1 np.all 3.2 np.any 4. 数组排序 4.1 sort 5. 数组分割 5.1 np.array_split 5.2 np.dsplit 5.3 np.hsplit 6. 数组拼接 6.1 np.dstack 6.2 np.hstack 7. 维度转换 7.1 一维转多维 7.2 多维转一维 ...
np.vstack((a,b)):按列合并,要求a和b的 np.c_[a,b]:用法如同np.hstack((a,b))np.r_[a,b]:用法如同np.vstack((a,b)) >>> a = np.array([1,2,3]) >>> b = np.array([4,5,6]) >>> a,b (array([1, 2, 3]), array([4, 5, 6])) >>> np.hstack((a,b)) array(...
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...
arr = np.array([1, 2, 7, 13, 8, 3, 13, 4, 5, 6]) newarr = np.array_split(arr, 4) print(newarr) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 上面代码运行结果如下: [array([1, 2, 7]), array([13, 8, 3]), array([13, 4]), array([5, 6])] 1. 注意:我们还有可用的方法split()...
newarr =np.array_split(arr,3) print(newarr) [array([1, 2]), array([3, 4]), array([5, 6])] 注意:返回值是一个包含三个数组的数组。 如果数组的元素少于所需的元素,它将相应地从末尾进行调整。 例子 将数组拆分为 4 部分: arr = np.array([1,2,3,4,5,6]) ...
sub_arrays = np.array_split(arr, 3) for sub_array in sub_arrays: print(sub_array) 在此例子中,原数组arr被拆分成了3个子数组sub_arrays,因为7不能整除3,所以拆分的数组大小不会完全相等。 二、利用切片操作 切片是Python中操作列表和数组的一种基本方法,通过指定开始、结束索引和步长来裁剪出所需的数...
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(x, [3, 5, 7, 8]) #都是开区间进⾏分割，在第3⾏，第5⾏···前进⾏切割 print(...
print("split_A1:\n", arr_splt_A) print("len:",len(arr_splt_A)) 运行结果: 3.数组的拼接-extend() >>> import numpy as np >>> a=np.array([5,6,7]) >>> b=np.array([22,23,25]) # 先将数组转换成列表,再使用extend()函数拼接 ...
ValueError: array split does not result in an equal division arr7,arr8,arr9 = np.array_split(arr1,3,axis=1)#按列方向分割,分成3份,不等分割 print(arr7) print(arr8) print(arr9) 结果: [[0 1] [4 5] [8 9]] [[ 2] [ 6] [10]] [[ 3] [ 7] [11]] ——— 以下是分割...
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) newarr = np.array_split(arr, 4) print(newarr) 运行实例 提示:我们也有 split() 方法可用,但是当源数组中的元素较少用于拆分时,它将不会调整元素,如上例那样,array_split() 正常工作,但 split() 会失败。