Numpy NP.array_split
Nous sommes de retour avec un autre article Numpy. Dans celui-ci, nous explorerons le NP.fonction array_split ().
La fonction Array_Split () dans Numpy nous permet de diviser un tableau en sous-terrains de dimensions différentes.
Syntaxe de fonction
La syntaxe de la fonction est comme indiqué dans l'extrait de code ci-dessous:
| 1 | nombant.array_split (ary, indices_or_sections, axe = 0) |
Paramètres de fonction
Les paramètres de fonction sont expliqués ci-dessous:
- ary - définit le tableau d'entrée.
- indices_or_sections - détermine le nombre de sections parmi lesquelles le tableau est divisé.
- Axe - représente le long de quel axe la collection est divisée.
La fonction renverra le tableau divisé en différentes dimensions.
Exemple 1
Dans l'exemple ci-dessous, nous utilisons la méthode Array_Split pour diviser un tableau en deux sous-réseaux.
| 1 2 3 4 | # Importer Numpy Importer Numpy comme NP arr = np.Arange (6).Reshape (2,3) Imprimer (NP.array_split (arr, 2)) |
Le code ci-dessus doit entraîner deux sous-réseaux comme indiqué:
| 1 | [Array ([[0, 1, 2]]), Array ([[3, 4, 5]])]] |
Exemple n ° 2
Nous pouvons également effectuer la même opération sur un tableau bidimensionnel comme illustré dans le code ci-dessous:
| 1 2 | arr = np.Array ([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]) Imprimer (NP.array_split (arr, 3)) |
Ce qui précède doit revenir:
| 1 | [Array ([[1, 2, 3]]), Array ([[4, 5, 6]]), Array ([[7, 8, 9]])] |
De clôture
En utilisant ce guide, vous avez compris comment utiliser la fonction Array_Split () de Numpy pour diviser un tableau en différentes dimensions.
Merci d'avoir lu et de vous voir dans le prochain!!