Làm thế nào để tách ra một mảng thành nhiều mảng trong Khó chịu? Sử dụng Python NumPy array split () đến tách ra một mảng thành nhiều hơn một (nhiều) mảng con dưới dạng các khung nhìn. Hàm này chia mảng thành các mảng con cùng với một trục được chỉ định. Hàm nhận mảng ba tham số, indices hoặc ections, axis.

Trong bài viết này, tôi sẽ giải thích bằng các ví dụ về cách tách ra Mảng NumPy trong Python bằng cách sử dụng numpy. split ().

1. Ví dụ nhanh về chức năng Tách mảng Python NumPy

Nếu bạn đang vội, dưới đây là một số ví dụ nhanh về cách sử dụng Phân chia mảng NumPy trong Python () hàm số.

# Below are a quick example

# Example 1: use  numpy.split () function
arr2 = np.  split (arr,4) 

# Example 2: use  numpy.split () function to  split  1-D numpy array
arr2 = np.  split (arr,[2,3])  

# Example 3: Use  split  2-D numpy array use  numpy.split () function
arr = np.array([[15,28,57,65],[25,37,55,88]])
arr2 = np.  split (arr, 2, axis=0)  

# Example 4: Use  split  array along axis=1
arr2 = np.  split (arr, 2, axis=1)  

# Example 5: Use  numpy.split () function to slicing
arr2 = np.  split (arr, (2,3), axis=1)

2. Cú pháp Python NumPy split ()

Sau đây là cú pháp của numpy. split () hàm số.

# pthon  numpy.split () syntax
 numpy.split (arr, indices_or_sections, axis=0)

2.1 Các thông số của tách ra()

Sau đây là các thông số của split().

  • arr – Mảng được chia thành mảng con.
  • indices_or_sections – Tham số có thể là giá trị số nguyên hoặc được sắp xếp theo kiểu 1-D Numpy mảng số nguyên. cho biết số lượng mảng con có kích thước bằng nhau sẽ được tạo từ mảng đầu vào. Nếu tham số này là mảng 1-D, các mục nhập chỉ ra các điểm mà tại đó một mảng con mới sẽ được tạo.
  • axis – Để chỉ định trục dọc theo đó để thực hiện tách ra . Theo mặc định, trục = 0.

2.2 Giá trị hoàn trả của tách ra()

Nó trả về một danh sách các mảng con dưới dạng các khung nhìn vào arr. Nếu indices_or_sections được đưa ra dưới dạng số nguyên, nhưng nó không thể tách ra trong sự phân chia bằng nhau, nó làm tăng ValueError.

3. Sử dụng numpy.split () Hàm số

Bạn có thể tách ra mảng NumPy bao nhiêu phần bạn muốn sử dụng np.split(). Giả sử bạn muốn tách ra mảng thành 4 Phần, vì vậy hãy chuyển giá trị 4 làm đối số cho indices_or_sections tham số của tách ra ().

import numpy as np
 
# creating an input array
arr = np.array([5,7,9,11,13,19,23,27])

# use  numpy.split () function
arr2 = np.  split (arr,4)  
print(arr2)

# OutPut
# [array([5, 7]), array([ 9, 11]), array([13, 19]), array([23, 27])]

Bạn có thể truy cập phần tử của tách ra mảng bằng cách sử dụng chỉ mục arr2 của nó[3]. Điều này trả về phần tử 4the của mảng.

4. Sử dụng tách ra() Chức năng để Tách ra Mảng 1-D

Đến tách ra mảng tại các vị trí được chỉ ra trong mảng NumPy 1 chiều.

# use  numpy.split () function to split 1-D numpy array
arr2 = np.  split (arr,[2,3])  
print(arr2)

# OutPut
# [array([5, 7]), array([9]), array([11, 13, 19, 23, 27])]

5. Tách ra Sử dụng mảng 2-D tách ra () Hàm số

Bạn có thể dùng numpy.split () đến tách ra một mảng thành nhiều mảng con theo chiều dọc (theo hàng). Có hai cách để tách ra mảng một là theo hàng và mảng kia là theo cột. Theo mặc định, mảng là tách ra trong hàng khôn ngoan (axis=0).

import numpy as np
 
# creating an 2D input array
arr = np.array([[15,28,57,65],[25,37,55,88]])

# Use  split  array along axis = 0
arr2 = np.  split (arr, 2, axis=0)  
print(arr2)

# OutPut
# [array([[15, 28, 57, 65]]), array([[25, 37, 55, 88]])]

Bạn cũng có thể dùng numpy.split () chức năng tách ra một mảng thành nhiều mảng con theo chiều ngang (theo cột). Bạn có thể thực hiện một chiều ngang tách ra với numpy.split (). Bằng cách sử dụng axis = 1 cùng với mảng đầu vào và số phần để tách ra .

# Use  split  array along axis=1
arr2 = np.  split (arr, 2, axis=1)  
print(arr2)

# OutPut
# [array([[15, 28],
#        [25, 37]]), array([[57, 65],
#       [55, 88]])]

Đến tách ra arr theo cột thông qua cắt.

# Use  numpy.split () function to slicing
arr2 = np.  split (arr, (2,3), axis=1)
print(arr2)

# OutPut
# [array([[15, 28],
#        [25, 37]]), array([[57],
#        [55]]), array([[65],
#       [88]])]

6. Tách ra() Trở về ValueError

Nếu tách ra() chức năng không thể tách ra trong một phép chia đều, nó trả về ValueError : mảng tách ra không dẫn đến một phép chia bằng nhau. Trong ví dụ của chúng tôi bên dưới, tôi đang cố gắng tách ra 8 phần tử x 5 phần không thể thực hiện được do đó nó trả về lỗi.

# creating an input array
arr = np.array([5,7,9,11,13,19,23,27])

# use  numpy.split () function
arr2 = np.  split (arr,5)  
print(arr2)

# Output
#  ValueError : array  split  does not result in an equal division

7. Kết luận

Trên đây là toàn bộ thông tin chi tiết nhất về Python NumPy Split Array – Sử dụng hàm split (). Hướng dẫn này có trả lời câu hỏi của bạn không? Để cho signalfix.net biết trong các ý kiến ​​dưới đây.