Введение:
В мире манипулирования данными в Python NumPy — это мощная библиотека, предоставляющая широкий спектр функций и методов для эффективных операций с массивами. Одним из важнейших методов обработки данных является разбиение массивов на более мелкие сегменты для облегчения анализа и обработки. В этой статье мы погрузимся в мир методов разделения NumPy, раскрывая различные методы, которые можно использовать для легкого разделения массивов. Итак, пристегнитесь и приготовьтесь отточить свои навыки манипулирования данными!

Метод 1: np.split()
Функция np.split() позволяет разделить массив на несколько подмассивов вдоль указанной оси. Допустим, у вас есть одномерный массив с именем my_array:

import numpy as np
my_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
sub_arrays = np.split(my_array, 2)
print(sub_arrays)

.

Выход:

[array([1, 2, 3, 4, 5]), array([ 6, 7, 8, 9, 10])]

Метод 2: np.array_split()
Подобно np.split(), np.array_split() позволяет разделить массив на несколько подмассивов. Однако np.array_split() обеспечивает более гибкий способ разделения, позволяя указать точное количество нужных подмассивов.

import numpy as np
my_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
sub_arrays = np.array_split(my_array, 3)
print(sub_arrays)

Выход:

[array([1, 2, 3, 4]), array([5, 6, 7]), array([ 8, 9, 10])]

Метод 3: np.hsplit() и np.vsplit()
Если вы имеете дело с многомерными массивами, вам подойдут методы np.hsplit() и np.vsplit(). np.hsplit() разбивает массив по горизонтали (по столбцам), а np.vsplit() разбивает массив по вертикали (по строкам).

import numpy as np
my_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
horizontal_split = np.hsplit(my_array, 3)
vertical_split = np.vsplit(my_array, 3)
print("Horizontal Split:")
for sub_array in horizontal_split:
    print(sub_array)

print("Vertical Split:")
for sub_array in vertical_split:
    print(sub_array)

Выход:

Horizontal Split:
[[1], [4], [7]]
[[2], [5], [8]]
[[3], [6], [9]]
Vertical Split:
[[1, 2, 3]]
[[4, 5, 6]]
[[7, 8, 9]]

Методы разделения массивов NumPy предоставляют различные способы разделения массивов в зависимости от ваших конкретных потребностей. Независимо от того, работаете ли вы с одномерными или многомерными массивами, np.split(), np.array_split(), np.hsplit() и np.vsplit() помогут вам. Освоив эти методы, вы сможете более эффективно манипулировать данными и анализировать их, экономя время и усилия в своих проектах Python.

Итак, продолжайте экспериментировать с функциями разделения массива NumPy. Совершенствуйте свои навыки манипулирования данными и откройте новые возможности в своем путешествии по анализу данных!