별도의 배열

  • numpy.split 배열 함수는 특정 축을 따라 다음과 같은 형식으로 서브 어레이들로 분할된다 :
  • numpy.split (진, indices_or_sections 축)

    진 : 분할 배열

    indices_or_sections : 축을 따라 배열 슬라이스주는 경우는 분할의 수 평균 정수
    위치.
    축 : 접선이있는 기본 0, 수평 분할되는 사이즈에 따라 수행 하였다. 길이 방향으로 절단, 1입니다.
  • 코드
1  # 오기 NumPy와 모듈 
(2)  오기 NumPy와 AS NP  
 . 3  #는 1 차원 배열을 만들기 
. 4 A = np.arange (1,13 )
 . 5  # 파티션 기능 분할 호출 
. 6  인쇄 ( " 정수, 평균 분할 통과 ' )
 . 7 R & NP LT = .split (A ,. 4 축 = 0)
 . 8  전단 (R LT)
 . (9)  
(10)  이 전단 ( ' 전사 배열 위치에 따라 간격이 ' )
 . (11) R & LT np.split = (A는 [. 4, 6 ])
 (12)는  인쇄 (R LT)
 (13)가  
14  # 차원 배열에 의해 분리되는 
15np.array = A ([1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12-], [13, 14, 15, 16 ])
 (16)  전단 (A)
 . (17)  전단 ( ' 축 = 평균 수직 파티션 0 ' )
 18 인 (축 = A, (2) R & LT, np.split = W 0)
 . (19)  전단 (R LT)
 (20)는  출력 (W)
 (21)는  인쇄 ( ' = 0 축 격벽에 의해 상하 방향의 위치 ' )
 (22)는 G, K, L = np.split (A, [2,3], 축 = 0)
 (23)는  인쇄 (G)
 (24)  이 전단 (K)
 (25)  이 전단 (L)
1  정수를 통과 평균 파티션
 2 [어레이 ([1,2 ,. 3), 어레이 ([. 4 ,. 5 ,. 6]) 배열 ([. 7 ,. 8 ,. 9), 어레이 ([10 ,. 11, 12이다 ] )]
 3 개  패스 어레이 격벽의 위치에 따라
 . 4 [어레이 ([. 1, 2, 3 ,. 4), 어레이 ([. 5 ,. 6), 어레이 ([. 7 ,. 8 ,. 9, 10 ,. 11, 12이다 ])]      
 . 5 [1234 ]
 . 6   [56 7.8 ]
 . 7   [. 9 10 11 12이다 ]
 .도 8은   [13 14 15 16 ]
 . 9 축 = 0 평균 격벽의 수직 방향
 (10) [1234 ]
 (11)   [56 . 제 7 ]
 (12)은 [10 11 12 9이다 ]
 (13)는   [14 15 13 16 ]
 14 = 축세로로 이격 된 위치 0
 15 [1234 ]
 (16)   [5678 ]
 (17) [9101112 ]
 18 [13141516]

 

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출처www.cnblogs.com/monsterhy123/p/12623581.html