NumPy 1.14 - numpy.ma.hsplit()

numpy.ma.hsplit




numpy

numpy.ma.hsplit

numpy.ma.hsplit(ary, indices_or_sections) = <numpy.ma.extras._fromnxfunction_single object>

एक सरणी को कई उप-सरणियों में क्षैतिज रूप से विभाजित करें (स्तंभ-वार)।

कृपया split दस्तावेज़ देखें। hsplit axis=1 साथ split बराबर है, सरणी आयाम की परवाह किए बिना, सरणी हमेशा दूसरे अक्ष के साथ विभाजित होती है।

यह भी देखें

split
एक सरणी को समान आकार के कई उप-सरणियों में विभाजित करें।

टिप्पणियाँ

फ़ंक्शन को _data और _mask दोनों पर लागू किया जाता है, यदि कोई हो।

उदाहरण

>>> x = np.arange(16.0).reshape(4, 4)
>>> x
array([[  0.,   1.,   2.,   3.],
       [  4.,   5.,   6.,   7.],
       [  8.,   9.,  10.,  11.],
       [ 12.,  13.,  14.,  15.]])
>>> np.hsplit(x, 2)
[array([[  0.,   1.],
       [  4.,   5.],
       [  8.,   9.],
       [ 12.,  13.]]),
 array([[  2.,   3.],
       [  6.,   7.],
       [ 10.,  11.],
       [ 14.,  15.]])]
>>> np.hsplit(x, np.array([3, 6]))
[array([[  0.,   1.,   2.],
       [  4.,   5.,   6.],
       [  8.,   9.,  10.],
       [ 12.,  13.,  14.]]),
 array([[  3.],
       [  7.],
       [ 11.],
       [ 15.]]),
 array([], dtype=float64)]

एक उच्च आयामी सरणी के साथ विभाजन अभी भी दूसरी धुरी के साथ है।

>>> x = np.arange(8.0).reshape(2, 2, 2)
>>> x
array([[[ 0.,  1.],
        [ 2.,  3.]],
       [[ 4.,  5.],
        [ 6.,  7.]]])
>>> np.hsplit(x, 2)
[array([[[ 0.,  1.]],
       [[ 4.,  5.]]]),
 array([[[ 2.,  3.]],
       [[ 6.,  7.]]])]