分割数组
函数 | 数组及操作 |
---|---|
split |
将一个数组分割为多个子数组 |
hsplit |
将一个数组水平分割为多个子数组(按列) |
vsplit |
将一个数组垂直分割为多个子数组(按行) |
numpy.split
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)
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。为 1 时,纵向切分,即竖直方向。
实例
import numpy 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 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, 8])]
axis 为 0 时在水平方向分割,axis 为 1 时在垂直方向分割:
实例
import numpy as np
a = np.arange(16).reshape(4, 4)
print('第一个数组:')
print(a)
print('\n')
print('默认分割(0轴):')
b = np.split(a,2)
print(b)
print('\n')
print('沿水平方向分割:')
c = np.split(a,2,1)
print(c)
print('\n')
print('沿水平方向分割:')
d= np.hsplit(a,2)
print(d)
输出结果为:
第一个数组:
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]
[12 13 14 15]]
默认分割(0轴):
[array([[0, 1, 2, 3],
[4, 5, 6, 7]]), array([[ 8, 9, 10, 11],
[12, 13, 14, 15]])]
沿水平方向分割:
[array([[ 0, 1],
[ 4, 5],
[ 8, 9],
[12, 13]]), array([[ 2, 3],
[ 6, 7],
[10, 11],
[14, 15]])]
沿水平方向分割:
[array([[ 0, 1],
[ 4, 5],
[ 8, 9],
[12, 13]]), array([[ 2, 3],
[ 6, 7],
[10, 11],
[14, 15]])]
numpy.hsplit
numpy.hsplit 函数用于水平分割数组,通过指定要返回的相同形状的数组数量来拆分原数组。
实例
import numpy as np
harr = np.floor(10 * np.random.random((2, 6)))
print ('原array:')
print(harr)
print ('拆分后:')
print(np.hsplit(harr, 3))
输出结果为:
原array:
[[4. 7. 6. 3. 2. 6.]
[6. 3. 6. 7. 9. 7.]]
拆分后:
[array([[4., 7.],
[6., 3.]]), array([[6., 3.],
[6., 7.]]), array([[2., 6.],
[9., 7.]])]
numpy.vsplit
numpy.vsplit 沿着垂直轴分割,其分割方式与hsplit用法相同。
实例
import numpy as np
a = np.arange(16).reshape(4,4)
print ('第一个数组:')
print (a)
print ('\n')
print ('竖直分割:')
b = np.vsplit(a,2)
print (b)
输出结果为:
第一个数组:
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]
[12 13 14 15]]
竖直分割:
[array([[0, 1, 2, 3],
[4, 5, 6, 7]]), array([[ 8, 9, 10, 11],
[12, 13, 14, 15]])]
REF
https://www.cnblogs.com/mzct123/p/8659193.html (numpy flatten ravel)
https://blog.csdn.net/weixin_43960668/article/details/114979389 (numpy flatten ravel)
https://www.runoob.com/numpy/numpy-array-manipulation.html