“数组基本操作:拼接,分裂,变形”的版本间的差异

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分裂
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== 分裂 ==
 
== 分裂 ==
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===第一种方法,按照数组的节点进行分裂,split函数当中的中括号表示分裂节点的位置:===
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>>> x=np.array([1,2,3,4,5,56,6])<br>
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>>> x1,x2,x3=np.split(x,[2,4])<br>
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array([1, 2])<br>
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>>> x2<br>
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array([3, 4])<br>
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>>> x3<br>
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array([ 5, 56,  6])<br>
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===第二种方法:然后数组的分裂也具备了前缀为v或者h的函数,首先建立二维gird数组,利用如下:===
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>>> grid<br>
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array([[ 0,  1,  2,  3],<br>
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      [ 4,  5,  6,  7],<br>
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      [ 8,  9, 10, 11],<br>
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利用vsplit进行分裂:<br>
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>>> x1,x2=np.vsplit(gird,[2])<br>
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>>> x1<br>
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array([[0, 1, 2, 3],<br>
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      [4, 5, 6, 7]])<br>
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>>> x2<br>
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array([[ 8,  9, 10, 11],<br>
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2020年5月17日 (日) 12:23的版本

变形

1.最灵活的实现方法是通过reshape()函数实现。例如:如果希望将数字1~9放入一个3*3的矩阵,可以采用如下方法:

grid = np.arange(1,10).reshape((3,3))

拼接

np.concatenate(array_list, axis=0/1):沿着指定axis进行数组的合并

a = np.arange(12).reshape(3,4)
b = np.random.randint(10,20,size=(3,2))
np.concatenate([a,b], axis=1)


分裂

第一种方法,按照数组的节点进行分裂,split函数当中的中括号表示分裂节点的位置:

>>> x=np.array([1,2,3,4,5,56,6])
>>> x1,x2,x3=np.split(x,[2,4])
>>> x1
array([1, 2])
>>> x2
array([3, 4])
>>> x3
array([ 5, 56, 6])

第二种方法:然后数组的分裂也具备了前缀为v或者h的函数,首先建立二维gird数组,利用如下:

>>> grid
array([[ 0, 1, 2, 3],

      [ 4,  5,  6,  7],
[ 8, 9, 10, 11],
[12, 13, 14, 15]])

利用vsplit进行分裂:
>>> x1,x2=np.vsplit(gird,[2])
>>> x1
array([[0, 1, 2, 3],

      [4, 5, 6, 7]])

>>> x2
array([[ 8, 9, 10, 11],

      [12, 13, 14, 15]])