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[技术交流] 12 - 拆拆拆数组

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发表于 2020-2-16 21:46:59 | 显示全部楼层 |阅读模式

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本帖最后由 不二如是 于 2020-2-17 13:09 编辑

上一讲我们介绍完函数合并,这次来学习拆分。

毕竟天下分久必合,合久必分对嘛?!

我们都学会了合并,那拆还不容易吗。

新建 4*4 数组:
Snip20200217_492.png


使用 hsplit() 来将其拆为 4 列:
np.hsplit(a,4)
输出:
Snip20200217_493.png


我们仔细看下。

外面是一个 [] ,说明是列表。

里面有 4 个 array[[]] ,其中按照纵向列拆的。

我们还可以横向拆:
Snip20200217_494.png


在 python 中有 split,那么 Numpy 中也有。

其功能就是整合上面两个方法:split(ary, indices_or_sections, axis=0)

把一个数组从左到右按顺序拆分,解释下参数:

  • ary:要切分的数组 
  • indices_or_sections:如果是一个整数,就用该数平均拆分,如果是一个数组,为沿轴拆分的位置(左开右闭) 
  • axis:沿着哪个维度进行拆向,默认为0,横向拆分。为1时,纵向拆分

例如需要像 hsplit 一样纵向拆:
Snip20200217_495.png


axis 设置为 1。

如果需要横向拆,axis 设置为 0 即可,留给你们自己去玩。

这就是拆数组最常用的 3 种方式。


纬度问题

在使用 hsplit() 进行拆分时,其结果中的 4 个数组是几维的呢?

如果你觉得是一维,那么祝贺:

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虽然看着是 [array([[1,2,3,4]]),...array([[1,2,3,4]]) 具体值随便写的。

但其实他们也是二维的,通过 ndim 和 shape 测试下:
Snip20200217_497.png


记住虽然长得看似一样(人家里面有 [[]]),但其实维度不一样哈~

新手往往会在维度上犯错误~

下一讲我们来看三维码。

源代码: 12ArraySplit.zip (294 Bytes, 下载次数: 0, 售价: 4 鱼币)




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这里 横竖 和 h v的标示理解是反的
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