importnumpyasnp # 创建一个一维数组 arr=np.array([1,2,3,4,5,6])# 将数组分割为3个子数组 result=np.split(arr,3)print("分割后的数组:")forsub_arrinresult:print(sub_arr) 在这个示例中,split()将一维数组arr等分为3个子数组。每个子数组的元素数量相等。如果数组不能被均匀分割,Numpy会抛出错误...
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 ...
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...
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:...
特殊用法举例:x, y = np.split(data, (4,), axis=1)把数据集data中的所有数据在第四、五列之间分割,这在机器学习中分离标签是经常使用。 另外,使用split平均切分数组时,如果不能均分会报如下错误:ValueError: array split does not result in an equal division此时可用 array_split代替 split ...
将一个数组s分为多个数组，按s中元素总数尽量均分，使用numpy.array_split()方法。【示例代码】import numpy as np a = np.array([1,2,3,4])print("原始数组:",a)print("使用numpy.array_split()将数组分为2个数组:",np.array_split(a,2))print("使用numpy.array_split()将数组分为3...
[array([ 0., 1., 2.]), array([ 3., 4.]), array([ 5., 6.])] In the above code numpy.array_split() function splits a one-dimensional numpy array a into multiple sub-arrays of equal or nearly-equal size. In this case, the array a is created using np.arange(7.0), which...
numpy array_split() )[source] Split an array into multiple sub-arrays. Please refer to thesplitdocumentation. The only difference between these functions is thatarray_splitallowsindices_or_sectionsto be an integer that doesnotequally divide the axis....
# 原始数组列表 array_list = [5, 3, 9, 2, 7, 1] # 将数组列表转换为字符串,使用空格作为分隔符 array_string = ' '.join(str(x) for x in array_list) # 按空格拆分字符串,并按降序排序 split_result = sorted(array_string.split(), reverse=True) # 输出拆分结果 print(split_r...
import numpy as np # create a 3D array array1 = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]) # split the array column-wise splitArrays = np.vsplit(array1, 2) print("\nSplit array column-wise:") for arr in splitArrays: print(arr) # split the array row-wise...