numpy的 array分割

最新推荐文章于 2025-11-04 15:59:22 发布
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#python #numpy

一、对列进行等距分割
import numpy as np
a=np.arange(12).reshape((3,4))
print(np.split(a,2,axis=1)) #纵向分成2块
二、对行进行等距分割
import numpy as np
a=np.arange(12).reshape((3,4))
print(np.split(a,3,axis=0)) #横向分成3块
二、对行进行不等距分割
import numpy as np
a=np.arange(12).reshape((3,4))
print(np.array_split(a,3,axis=1))

Python数据处理010：Numpy array分割
若北辰
11-20 2302
一、创建数据 导入模块并创建3行4列的Array >>> import numpy as np >>> A=np.arange(12).reshape((3,4)) >>> print(A) [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] 二、纵向分
【Python】ndarray中的合并与分割
zhangwin3的专栏
05-07 1901
import numpy as np ndim shape size reshape a = np.arange(10) a # array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) a.ndim # 1 a.shape # (10,) a.size # 10 A = np.ones(shape=(3, 5)) # 3...
numpy np.split、np.hsplit、np.vsplit分割数组
A_pinkpig的博客
04-04 2184
数组分割 函数 数组及操作 np.split 将一个数组分割为多个子数组 np.hsplit 将一个数组水平分割为多个子数组（按列） np.vsplit 将一个数组垂直分割为多个子数组（按行） np.dsplit 在第三个轴上进行深度切割 np.split(ary, indices_or_sections, axis=0) Params: indices_or_s...
numpy的数组合并分割
嗨皮lemon的博客
07-26 1455
一.数组横向纵向合并 import numpy as np a=np.array([1,1,1]) b=np.array([2,2,2]) c=np.vstack((a,b)) #vertical stack垂直合并 d=np.hstack((a,b))#horizontal stack水平合并 print(a.shape ) # (3,) print(c.shape) # (2,3...
Numpy-如何对数组进行切割
最新发布
Datafox（数据狐199-7010-8018）
11-04 213
NumPy数组切割与裁剪操作摘要：NumPy提供多种数组操作函数，包括均等分割(np.split)、非均等分割(np.array_split)以及条件裁剪方法。均等分割要求数组能被等分，而非均等分割则更灵活，按特定规则处理剩余元素。裁剪操作包括clip()(限制值范围)和compress()(条件筛选)，均返回新数组而不修改原数据。这些函数通过axis参数控制操作维度，为数组处理提供了便利。
numpy 全部笔记的思维导图精简记忆版
孤柒的博客
04-11 4240
本文内容是根据 莫烦Python 网站的视频整理的笔记，笔记中对代码的注释更加清晰明了, 同时根据所有笔记还整理了精简版的思维导图, 想观看视频可直接去他的网站, 源文件已经上传到主页中的资源一栏中,有需要的可以去看看, 我主页中的思维导图中内容大多从我的笔记中整理而来, 有兴趣的可以去 我的主页了解更多计算机学科的精品思维导图整理 本文可以转载，但请注明来处，觉得整理的不错的小伙伴可以点赞关注支持一下哦！ ...
array的分割
wangxf666的博客
07-11 830
import numpy as np arr1 = np.arange(12).reshape(3, 4) print(arr1) arr2, arr3 = np.split(arr1, 2, axis=1) # 切分成两个部分，按水平方向 print() print(arr2) print() print(arr3) arr4, arr5, arr6 = np.split(arr1, 3, axis=0) # 切分成3个部分，按垂直方向 print(arr4) print(arr5) print(ar
五、Numpy——Array的分割
嘻哈吼嘿呵的博客
09-25 529
import numpy as np A = np.arange(12).reshape((3,4)) print(A) print("==========纵向分割，等量分割============") #分成两个矩阵 array，注意：分割的array数量必须可以整除A的列数 print(np.split(A,2,axis=1))#axis=1代表按列（纵向）分割 # [array([[0,...
7.Numpy array 分割(纵向分割/横向分割/错误分割/不等量分割/其他分割)
孤柒的博客
04-10 1548
本文内容是根据 莫烦Python 网站的视频整理的笔记，笔记中对代码的注释更加清晰明了, 同时根据所有笔记还整理了精简版的思维导图, 可在此专栏查看, 想观看视频可直接去他的网站, 源文件已经上传到主页中的资源一栏中,有需要的可以去看看, 我主页中的思维导图中内容大多从我的笔记中整理而来, 有兴趣的可以去 我的主页了解更多计算机学科的精品思维导图整理 本文可以转载，但请注明来处，觉得整理的不错的小伙伴可以点赞关注支持一下哦！ ...
Numpy array分割
anhooo的博客
07-28 373
Numpy array分割 1、纵向分割 >>> import numpy as np >>> A = np.arange(12).reshape((3, 4)) >>> print(A) [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] >>> print...
Learning NumPy Array.pdf
07-08
- **创建数组**：可以使用`numpy.array()`函数来创建数组，也可以通过`numpy.zeros()`、`numpy.ones()`等函数快速生成特定形状的数组。 - **索引与切片**：索引是访问数组中单个元素的方式，而切片则是获取连续子...
9 numpy的 array分割 (教学教程)
08-31
9_numpy的_array分割_(教学教程)
数组分割
陈氏春秋
03-25 1432
编程之美上的题目，是一道dp的题目，设dp[i][v]表示是否可以找到i个数，使得他们的和为v，是的话，dp[i][v]=1，否则为0。 状态转移方程:dp[i][v]=dp[i-1][v-arr[k]] if(v>=arr[k]&&dp[i-1][v-arr[k]]=1)，边界条件是dp[0][0]=1 代码还是参考编程之美上的： //对于每一个物品 for(int k=1;k<=2
numpy的array分割
weixin_39887317的博客
08-15 456
numpy的array分割 import numpy as np a = np.arange(12).reshape((3, 4)) print("# 原始数组是:\n", a, end="\n\n") # 使用np.split(a, 3, axis=0)进行分割数组，axis=0是按照行分割，axis=1是按照列分割 b = np.split(a, 3, axis=0) print("# 按照行分割:\n", b, end="\n\n") # 在分割的时候要确定能够整除 c = np.split(a,
笔记7 7.array分割
weixin_44632711的博客
11-08 276
import numpy as np arr1 = np.arange(12).reshape((3,4)) print(arr1) [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] arr2,arr3 = np.split(arr1,2,axis = 1) #水平方向分割，分为两份 print(arr2) print(arr3) [[0 1] [4 5] [8 9]] [[ 2 3] [ 6 7] [10 11]] arr4,arr5,a
Numpy的array分割
Cathy_Yi的博客
05-06 407
A = np.arange(12).reshape((3,4)) print(A) [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] print(np.split(A,2,axis=1))#纵向分成两列 [array([[0, 1], [4, 5], [8, 9]]), array([[ 2, 3], [ 6, 7], [10, 11]])] pr...
numpy基础--7.array分割
zeronose的博客
04-23 328
import numpy as np arr1 = np.arange(12).reshape((3,4)) print(arr1) out: [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] arr2,arr3 = np.split(arr1,2,axis=1)#列方向分割，分成两份 print(arr2) print(arr3) out: [[0 1] [4 5] [8 9]] [[ 2 3] [ 6 7] [10 11]] arr4,arr5,ar
Numpy的学习5-array的分割
weixin_30781775的博客
09-01 334
import numpy as np A = np.arange(12).reshape((3, 4)) print(A) """ array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]]) """ #纵向分割 print(np.split(A, 2, axis=1)) """...
Numpy的矩阵array分割
编辑编辑器
01-16 1677
转载请注明：虚幻私塾 » Numpy的矩阵array分割 创建数据 首先 import 模块 import numpy as np 建立3行4列的Array A = np.arange(12).reshape((3, 4)) print(A) """ array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]]) """ 纵向分割 print(np.split(A, 2, axis=1)) """ [array([[0, 1],
numpy中分割
07-30
在 NumPy 中，数组的分割是一种常见的操作，它允许将一个数组拆分成多个较小的子数组。分割可以通过多种方式实现，具体取决于所需的分割方向（水平或垂直）以及分割的复杂性。 ### 使用 `np.split` 进行基本分割 ...
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