numpy的基本用法(五)——numpy array分割 | | numpy的基本用法(五)——numpy array分割 文章作者:Tyan博客:noahsnail.com | CSDN | 简书 本文主要是关于numpy的一些基本运算的用法。 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152#!/usr/bin/env python# _*_ coding: utf-8 _*_import numpy as np# Test 1A = np.arange(12).reshape(3, 4)print A# 纵向分割, 分成两部分, 按列分割print np.split(A, 2, axis = 1)# 横向分割, 分成三部分, 按行分割print np.split(A, 3, axis = 0)# Test 1 result[[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]][array([[0, 1], [4, 5], [8, 9]]), array([[ 2, 3], [ 6, 7], [10, 11]])][array([[0, 1, 2, 3]]), array([[4, 5, 6, 7]]), array([[ 8, 9, 10, 11]])]# Test 2# 不均等分割print np.array_split(A, 3, axis = 1)# Test 2 result[array([[0, 1], [4, 5], [8, 9]]), array([[ 2], [ 6], [10]]), array([[ 3], [ 7], [11]])]In [5]:# Test 3# 垂直方向分割print np.vsplit(A, 3)# 水平方向分割print np.hsplit(A, 2)# Test 3 result[array([[0, 1, 2, 3]]), array([[4, 5, 6, 7]]), array([[ 8, 9, 10, 11]])][array([[0, 1], [4, 5], [8, 9]]), array([[ 2, 3], [ 6, 7], [10, 11]])] 参考资料 https://www.youtube.com/user/MorvanZhou 如果有收获,可以请我喝杯咖啡! 赏 微信打赏 支付宝打赏