它是split()函数的特定版本,沿着数组的轴1进行分割(对于二维数组,这意味着沿列方向分割)。它能够简化水平分割的操作,非常适合处理二维及以上维度的数组。 使用hsplit水平分割二维数组 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 创建一个二维数组 arr_2d=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])# ...
### 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...
实例一:split分割 importnumpy as np a= np.arange(9)print('第一个数组:')print(a)print('\n')print('将数组分为三个大小相等的子数组:') b= np.split(a,3)print(b)print('\n')print('将数组在一维数组中表明的位置分割:') b= np.split(a,[4,7])print(b) 输出结果为: 第一个数组:[0 ...
1、np.concatenate()2、np.vstack()3、np.hstack()4、np.append()5、拼接的两个特殊对象 6、np.split()np.concatenate()该函数是进行数组拼接的最通用的函数，其他的数组拼接函数可以理解为是该函数的特化。如同进行数组的其他操作一样，数组的拼接操作也需要考虑数据轴。该函数的功能为沿着指定的轴将多个数组...
np.split(ary,indices_or_sections,axis)常用参数:ary--要分割的数组;indices_or_sections--取值为整数或者一维数组,即切割的份数或者根据索引号进行切割;axis--切割的轴线,默认为0; 1. 备注:上述函数参数indices_or_sections取值如果为整数,则均等分割数组,如果无法均等切割,则会报错。
numpy.split 函数沿特定的轴将数组分割为子数组,格式如下: numpy.split(ary, indices_or_sections, axis) 1. 参数说明: ary:被分割的数组 indices_or_sections:如果是一个整数,就用该数平均切分,如果是一个数组,为沿轴切分的位置(左开右闭) axis:设置沿着哪个方向进行切分,默认为 0,横向切分,即水平方向。
np.split() 在数据处理中拆分的操作,其实不太常用,因为我们可以通过切片,更加便捷实现同样的效果,这里也只做简单介绍。 函数的参数有: 1、ary:要进行拆分的数组 2、indices:指定轴上进行拆分的索引位置 3、axis:指定轴,默认为0 函数返回拆分之后的数组列表。
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 ...
一、使用NUMPY.ARRAY_SPLIT() numpy.array_split()可以根据指定的数量将数组拆分成不同大小的子数组。该函数可以适应子数组大小不一致的情况,这样做可以方便地对数组进行不均等的拆分。 实例演示: import numpy as np 创建一个NumPy数组 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) ...