掌握Python中的numpy数组切割

追风大叔 2023-11-30 11:49:09  63655

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在 NumPy 中，理解数组的“垂直轴”通常与理解数组的维度和形状有关。对于二维数组（例如，你可以将其视为矩阵），“垂直轴”通常指的是行的方向。以下是一些关键点以帮助理解：

二维数组中的轴：在二维数组（矩阵）中，有两个轴：

轴 0（Axis 0）：垂直方向，即行方向。

轴 1（Axis 1）：水平方向，即列方向。

垂直轴操作：当你在二维数组上进行沿着垂直轴的操作时（例如，使用 np.vsplit 或在 np.sum 中设置 axis=0），你是在处理每一行，或者说是在行的方向上进行操作。

可视化理解：可以将二维数组想象为一个表格，其中轴 0（垂直轴）运行自上而下，轴 1（水平轴）运行自左至右。

例如，对于以下数组：

[[ 0,1],

[ 2, 3],

[ 4, 5]]

垂直轴（轴 0）的操作会影响 [0, 1]，[2, 3]，[4, 5] 这样的行。

水平轴（轴 1）的操作会影响 [0, 2, 4] 和 [1, 3, 5] 这样的列

数组的切割在 NumPy 中通常指的是将一个大数组分割成几个较小的数组。有几个常用的函数可以用于数组的切割，例如 np.split, np.hsplit, 和 np.vsplit。下面我将通过例子解释这些函数的基本用法。

1. np.split

np.split 用于沿指定轴分割数组。

例子：import numpy as np

# 创建一个数组

array = np.arange(9) # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

# 将数组分割成三个相等的部分

result = np.split(array, 3)

print(result)

输出将会是：

[array([0, 1, 2]), array([3, 4, 5]), array([6, 7, 8])]

这里，数组 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] 被平均分割成三个部分

2. np.hsplit

np.hsplit 用于水平分割数组（即沿着数组的水平轴）。

例子：

# 创建一个 2x6 的数组

array = np.arange(12).reshape(2, 6) # [[ 0, 1, 2, 3, 4, 5], [ 6, 7, 8, 9, 10, 11]]

# 水平分割成三个部分

result = np.hsplit(array, 3)

print(result)

输出将会是：

[array([[0, 1],

[6, 7]]),

array([[2, 3],

[8, 9]]),

array([[ 4, 5],

[10, 11]])]

这里，2x6 的数组被水平分割成了三个2x2 的数组

3. np.vsplit

np.vsplit 用于垂直分割数组（即沿着数组的垂直轴）。

例子

# 创建一个 6x2 的数组

array = np.arange(12).reshape(6, 2) # [[ 0, 1], [ 2, 3], [ 4, 5], [ 6, 7], [ 8, 9], [10, 11]]

# 垂直分割成三个部分

result = np.vsplit(array, 3)

print(result)

输出将会是：

[array([[0, 1],

[2, 3]]),

array([[4, 5],

[6, 7]]),

array([[ 8, 9],

[10, 11]])]

在这个例子中，6x2 的数组被垂直分割成了三个 2x2 的数组。

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