Hướng dẫn how do you split a matrix in python? - làm thế nào để bạn tách một ma trận trong python?
Chia một mảng thành nhiều mảng phụ dưới dạng chế độ xem thành ary. Show
Mảng để được chia thành các mép con. Chỉ số_or_sectionsint hoặc mảng 1-Dint or 1-D arrayNếu Idices_or_Sections là một số nguyên, n, mảng sẽ được chia thành n mảng bằng nhau dọc theo trục. Nếu sự phân chia như vậy là không thể, một lỗi được nêu ra. Nếu chỉ số_or_sections là một mảng 1-D của các số nguyên được sắp xếp, các mục nhập cho biết nơi dọc theo trục, mảng được phân chia. Ví dụ, 5, đối với 6, sẽ dẫn đến
Nếu một chỉ mục vượt quá kích thước của mảng dọc theo trục, một mảng con trống được trả về tương ứng. Trục, tùy chọnint, optionalTrục dọc theo đó để chia, mặc định là 0. Returnssub-arrayslist của ndarrayssub-arrayslist of ndarraysMột danh sách các kết nối phụ là quan điểm vào ary. RAISEVALUEERRORNếu IDICS_OR_Sections được đưa ra dưới dạng số nguyên, nhưng sự phân chia không dẫn đến sự phân chia bằng nhau. Xem thêm 7Chia một mảng thành nhiều mép phụ có kích thước bằng hoặc gần bằng nhau. Không nêu ra một ngoại lệ nếu một bộ phận bình đẳng không thể được thực hiện. 8Chia mảng thành nhiều mảng phụ theo chiều ngang (thông minh cột). 9Chia mảng thành nhiều mảng phụ theo chiều dọc (hàng khôn ngoan). 0Chia mảng thành nhiều mảng con dọc theo trục thứ 3 (độ sâu). 1Tham gia một chuỗi các mảng dọc theo một trục hiện có. 2Tham gia một chuỗi các mảng dọc theo một trục mới. 3Các mảng ngăn xếp theo thứ tự theo chiều ngang (cột khôn ngoan). 4Các mảng xếp theo trình tự theo chiều dọc (hàng khôn ngoan). 5Các mảng ngăn xếp theo trình tự độ sâu khôn ngoan (dọc theo chiều thứ ba). Ví dụ >>> x = np.arange(9.0) >>> np.split(x, 3) [array([0., 1., 2.]), array([3., 4., 5.]), array([6., 7., 8.])] >>> x = np.arange(8.0) >>> np.split(x, [3, 5, 6, 10]) [array([0., 1., 2.]), array([3., 4.]), array([5.]), array([6., 7.]), array([], dtype=float64)]
6 phút đọc Trong bài đăng này, chúng ta sẽ thấy cách chia một mảng 2D Numpy bằng cách sử dụng Split, Array_Split, HSplit, VSplit và DSplit. Các chức năng phân chia này cho phép bạn phân vùng mảng theo hình dạng và kích thước khác nhau và danh sách trả về Subarrays
Tách raPhương pháp này thực hiện sau ba đối số và danh sách trả về các mảng phụ. Mảng sẽ được chia thành n mảng bằng nhau dọc theo trục. Nếu không thể phân chia như vậy, một lỗi được nêu ra Mảng: một đối tượng ndarray cho phân vùng Ictices_or_sections: Int hoặc 1D Axis: Trục: An ndarray object for partition indices_or_sections: int or 1D array axis: the axis along which to split Tách mảng 1DHãy để tạo ra một mảng 1D trước tiên
Hãy để phân chia mảng 1-D trên thành 5 phần bằng cách sử dụng phương thức numpy split ()
Tiếp theo, chúng tôi sẽ vượt qua một mảng 1-D cho phân vùng của x, tức là danh sách các chỉ số dọc theo mảng nào được chia thành các mảng con
Chúng tôi đã vượt qua danh sách chỉ số 1D [4, 6, 7, 9] để phân vùng để X được chia thành Subarrays sau: Phân vùng đầu tiên: Chỉ mục 0 đến 3 vì phần tử 1 trong danh sách chỉ số 1D là 4 mảng ([0, 1, 2, 3]) Phân vùng thứ 2: Chỉ mục 4 đến 5 trong phần tử 1 và 2 của mảng danh sách chỉ số 1D ([4,5]) Phân vùng thứ 3: Chỉ mục 6 đến 6 giữa phần tử thứ 2 và thứ 3 của mảng danh sách chỉ số 1D ([6]) Phân vùng thứ 4: Chỉ mục 7 đến 8 giữa phần tử thứ 3 và thứ 4 của mảng danh sách chỉ số 1D ([7,8]) Phân vùng thứ 5: Chỉ mục 9 đến cuối cùng giữa phần tử thứ 4 và chỉ mục cuối cùng của mảng danh sách chỉ số ([9]) Tách mảng 2DHãy để tạo ra một mảng 2D trước tiên
Chúng tôi sẽ chia mảng 2D trên thành mảng phụ bằng danh sách chỉ số của [1,3]
Phân vùng đầu tiên: INDEX 0 dọc theo trục = 0 vì phần tử 1 trong danh sách chỉ số là 1 mảng ([0,1,2,3])) Phân vùng thứ 2: INDEX 1 đến 2 dọc theo trục = 0 trong phần tử thứ 1 và thứ 3 trong mảng danh sách chỉ số ([0,1,2,3]) Phân vùng thứ 3: Chỉ mục 3 đến 3 dọc theo trục = 0 giữa phần tử thứ 3 của danh sách chỉ số và chỉ mục cuối cùng của mảng 2D, tức là 3 mảng ([0,1,2,3]) Array_SplitPhương pháp này giống như phân chia ở trên và chỉ có sự khác biệt là nó cũng cho phép phân vùng không đồng đều Đây là một mảng 2D mà chúng tôi sẽ chia thành Subarrays không đồng đều
Hãy để chia thành 3 để không thể phân vùng bằng nhau, vì vậy hãy để xem cách thức hoạt động của nó >>> x = np.arange(8.0) >>> np.split(x, [3, 5, 6, 10]) [array([0., 1., 2.]), array([3., 4.]), array([5.]), array([6., 7.]), array([], dtype=float64)]2 Nếu L là chiều dài của mảng và N là không mong đợi. của parition of the mảng sau đó Nó trả về l % n ròng phụ có kích thước l // n + 1, là 1 subarray có kích thước 2 và con con đầu tiên ở trên là mảng ([[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7, 7, ]]) Hai subarrays khác sẽ có kích thước l // n tức là 1 và điều đó cho hai mảng mảng phụ này ([[8, 9, 10, 11]]), mảng ([[12, 13, 14, 15]]) Chia mảng theo cột bằng cách sử dụng hsplitChia một mảng thành nhiều phần phụ theo chiều ngang (cột khôn ngoan). HSPLIT tương đương với phân tách với trục = 1 Mảng luôn được chia theo trục thứ hai bất kể kích thước mảng >>> x = np.arange(8.0) >>> np.split(x, [3, 5, 6, 10]) [array([0., 1., 2.]), array([3., 4.]), array([5.]), array([6., 7.]), array([], dtype=float64)]3 >>> x = np.arange(8.0) >>> np.split(x, [3, 5, 6, 10]) [array([0., 1., 2.]), array([3., 4.]), array([5.]), array([6., 7.]), array([], dtype=float64)]4 Tiếp theo, chúng tôi sẽ phân chia mảng trên tại INDEX 2 >>> x = np.arange(8.0) >>> np.split(x, [3, 5, 6, 10]) [array([0., 1., 2.]), array([3., 4.]), array([5.]), array([6., 7.]), array([], dtype=float64)]5 Điều này chia một mảng 5 × 4 thành hai mảng 5x2 Hãy cùng đưa ra một danh sách các chỉ số để chia >>> x = np.arange(8.0) >>> np.split(x, [3, 5, 6, 10]) [array([0., 1., 2.]), array([3., 4.]), array([5.]), array([6., 7.]), array([], dtype=float64)]6 Nó chia thành 3 Subarrays. Cái đầu tiên có kích thước 5x3 và thứ hai của kích thước 5x1 và thứ ba là một mảng trống Chúng tôi đã thảo luận điều này rằng đầu tiên nó chia tách từ 0 đến 2 vì chỉ mục đầu tiên cho phân chia là 3 và thứ hai giữa các chỉ số 3 và 4 vì phần tử thứ hai là 5 và cuối cùng bất cứ điều gì ngoài Chỉ số 5 Tách mảng theo hàng bằng VSPLITChia một mảng thành nhiều mảng phụ theo chiều dọc (hàng khôn) ________ 36 & nbsp; tương đương với & nbsp; ________ 37 & nbsp; với & nbsp; trục = 0 & nbsp; Điều này hoạt động giống hệt như chức năng phân chia đã thảo luận ở trên Tách các mảng dọc theo trục thứ ba, tức là trục = 2 bằng cách sử dụng DSplitChia mảng thành nhiều mảng phụ dọc theo trục thứ 3 (độ sâu) DSplit tương đương với phân chia với trục = 2. Mảng luôn được phân chia dọc theo trục thứ ba với kích thước mảng lớn hơn hoặc bằng 3 >>> x = np.arange(8.0) >>> np.split(x, [3, 5, 6, 10]) [array([0., 1., 2.]), array([3., 4.]), array([5.]), array([6., 7.]), array([], dtype=float64)]7 >>> x = np.arange(8.0) >>> np.split(x, [3, 5, 6, 10]) [array([0., 1., 2.]), array([3., 4.]), array([5.]), array([6., 7.]), array([], dtype=float64)]8 Hãy để phân chia mảng này dọc theo danh sách các chỉ số sau [2,3] >>> x = np.arange(8.0) >>> np.split(x, [3, 5, 6, 10]) [array([0., 1., 2.]), array([3., 4.]), array([5.]), array([6., 7.]), array([], dtype=float64)]9 0Vì vậy, nó chia một ma trận 2x2x6 thành ba kích thước subarrays: 2x2x2, 2x2x1 và 2x2x3 Tách các mảng ở các giá trịNếu chúng ta muốn chia một mảng ở một giá trị cụ thể thì chỉ cần sử dụng np. Where để tìm chỉ mục của giá trị đó và truyền đó làm tham số để chia tách 1 2Hãy để phân chia mảng này ở giá trị 6. Vì vậy, trước tiên chúng tôi sẽ xác định chỉ số của phần tử này trong mảng bằng phương thức np.where () 3 4Vì vậy, nó chia một ma trận 8 × 2 thành 3 mảng phụ không đồng đều có kích thước sau: 3 × 2, 3 × 2 và 2 × 2 Sự kết luậnDưới đây là những điểm để tóm tắt việc học của chúng tôi về việc tách mảng bằng cách sử dụng Numpy
Làm thế nào để bạn chia ma trận trong Python?Hàm Hsplit () được sử dụng để chia một mảng thành nhiều phần phụ theo chiều ngang (khôn ngoan cột). HSplit tương đương với phân tách với trục = 1, mảng luôn được phân chia dọc theo trục thứ hai bất kể kích thước mảng. >>> Nhập Numpy dưới dạng NP >>> A = NP. Arange (16.0).hsplit() function is used to split an array into multiple sub-arrays horizontally (column-wise). hsplit is equivalent to split with axis=1, the array is always split along the second axis regardless of the array dimension. >>> import numpy as np >>> a = np. arange(16.0).
Làm thế nào để bạn chia một mảng 2D thành 2 phần trong Python?Một mảng cần nhập rõ ràng mô -đun mảng để khai báo.Một mảng 2D chỉ đơn giản là một mảng mảng.Phương thức numpy.array_split () trong python được sử dụng để chia một mảng 2D thành nhiều mảng con có kích thước bằng nhau.numpy. array_split() method in Python is used to split a 2D array into multiple sub-arrays of equal size.
Làm thế nào để tôi chia một mảng numpy làm đôi?Chia tách ngang: Hàm 'Hsplit ()' chia tách một mảng dọc theo tham số trục = 1. 'Numpy.HSplit 'tương đương với' chia 'với tham số trục = 1, mảng luôn được chia dọc theo trục thứ hai bất kể kích thước mảng.The 'hsplit()' function splits an array along axis parameter = 1. 'numpy. hsplit' is equivalent to 'split' with axis parameter = 1, the array is always splitted along the second axis regardless of the array dimension.
Làm thế nào để bạn chia một mảng thành hai?Để chia một mảng thành hai, chúng ta cần ít nhất ba biến mảng.Chúng ta sẽ lấy một mảng với các số liên tục và sau đó lưu trữ các giá trị của nó thành hai biến khác nhau dựa trên các giá trị chẵn và lẻ.take an array with continuous numbers and then shall store the values of it into two different variables based on even and odd values. |