NumPy 1.14 - numpy.split()

numpy.split




numpy

numpy.split

numpy.split(ary, indices_or_sections, axis=0) [source]

एक सरणी को कई उप-सरणियों में विभाजित करें।

पैरामीटर:

ary : ndarray

सरणी को उप-सरणियों में विभाजित किया जाना है।

indices_or_sections : int या 1-D सरणी

यदि indices_or_sections एक पूर्णांक, N है, तो सरणी को N बराबर सारणी में axis साथ विभाजित किया जाएगा। यदि ऐसा विभाजन संभव नहीं है, तो एक त्रुटि उठाई जाती है।

यदि indices_or_sections सॉर्ट किए गए पूर्णांकों का 1-डी सरणी है, तो प्रविष्टियां इंगित करती हैं कि axis के साथ सरणी कहां विभाजित है। उदाहरण के लिए, [2, 3] , axis=0 , परिणाम होगा

  • ary [: 2]
  • ary [2: 3]
  • ary [3:]

यदि कोई सूचकांक axis साथ सरणी के आयाम को axis , तो एक खाली उप-सरणी को इसी रूप में लौटाया जाता है।

अक्ष : int, वैकल्पिक

जिस अक्ष के साथ विभाजन करना है, डिफ़ॉल्ट 0 है।

यह दिखाता है:

उप-सरणियाँ : ndarrays की सूची

उप-सरणियों की एक सूची।

जन्म देती है:

ValueError

यदि indices_or_sections को पूर्णांक के रूप में दिया जाता है, लेकिन एक विभाजन के परिणामस्वरूप समान विभाजन नहीं होता है।

यह भी देखें

array_split
एक सरणी को समान या निकट-समान आकार के कई उप-सरणियों में विभाजित करें। यदि कोई समान विभाजन नहीं बनाया जा सकता है तो एक अपवाद नहीं बढ़ाता है।
hsplit
क्षैतिज (कॉलम-वार) कई उप-सरणियों में विभाजित सरणी।
vsplit
ऊर्ध्वाधर (पंक्ति वार) कई उप-सरणियों में सरणी विभाजित करें।
dsplit
3 अक्ष (गहराई) के साथ कई उप-सरणियों में सरणी विभाजित करें।
concatenate
किसी मौजूदा अक्ष के साथ सरणियों के अनुक्रम में शामिल हों।
stack
एक नए अक्ष के साथ सरणियों के अनुक्रम में शामिल हों।
hstack
क्षैतिज रूप से (स्तंभ वार) अनुक्रम में ढेर सरणियाँ।
vstack
क्रम में खड़ी सरणियाँ (पंक्ति वार)।
dstack
स्टैक एरेज़ सीक्वेंस डेप्थ वाइज (तीसरे आयाम के साथ)।

उदाहरण

>>> x = np.arange(9.0)
>>> np.split(x, 3)
[array([ 0.,  1.,  2.]), array([ 3.,  4.,  5.]), array([ 6.,  7.,  8.])]
>>> x = np.arange(8.0)
>>> np.split(x, [3, 5, 6, 10])
[array([ 0.,  1.,  2.]),
 array([ 3.,  4.]),
 array([ 5.]),
 array([ 6.,  7.]),
 array([], dtype=float64)]