Вертикальное разделение массива с помощью np.vsplit() в NumPy

• 21.10.2023
• 383
• Библиотеки Python
• NumPy

NumPy — это основная библиотека для научных вычислений в Python. Она предоставляет множество высокопроизводительных математических функций для работы с массивами. В данной статье мы рассмотрим функцию np.vsplit(), которая позволяет вертикально разделить массив на несколько подмассивов.

Основной синтаксис

numpy.vsplit(ary, indices_or_sections)

• ary: Массив, который вы хотите разделить.
• indices_or_sections: Целое число или одномерный массив целых чисел, который указывает, как разделить массив.

Примеры

Разделение на равные части

import numpy as np

# Создание массива 6x3
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]])

# Разделение массива на 3 равные части
sub_arrays = np.vsplit(array, 3)

for sub in sub_arrays:
    print(sub)
    print("-" * 10)

Результат:

[[1 2 3]
 [4 5 6]]
----------
[[ 7  8  9]
 [10 11 12]]
----------
[[13 14 15]
 [16 17 18]]
----------

Разделение по конкретным индексам

# Создание массива 6x3
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]])

# Разделение массива на две части по 4-й строке
sub_arrays = np.vsplit(array, [4])

for sub in sub_arrays:
    print(sub)
    print("-" * 10)

Результат:

[[ 1  2  3]
 [ 4  5  6]
 [ 7  8  9]
 [10 11 12]]
----------
[[13 14 15]
 [16 17 18]]
----------

Частые ошибки и их решения

• Ошибка при делении на несовместимое количество частей: Попытка разделения массива на количество частей, которое не делится нацело на общее число строк, вызовет ошибку.
• Использование np.vsplit() с одномерным массивом: Эта функция предназначена для многомерных массивов. Для одномерных массивов используйте обычную индексацию или np.split().

Преимущества и недостатки np.vsplit() перед обычной индексацией

Преимущества:

• Удобство: можно быстро разделить массив на равные части без необходимости вычислять индексы.
• Наглядность: код, использующий np.vsplit(), может быть более понятным, чем сложные схемы индексации.

Недостатки:

• Ограниченная гибкость: функция np.vsplit() работает только с вертикальным разделением. Для других типов разделения необходимо использовать другие функции, такие как np.hsplit() или np.split().

Заключение

Используя np.vsplit(), вы можете эффективно и наглядно разделить ваш массив или тензор на разные части. Это может быть полезно во многих сценариях, например, при разделении данных на обучающую и тестовую выборки или при обработке разных блоков данных по отдельности.

Всегда помните о структуре вашего массива и выбирайте соответствующий метод разделения. NumPy предоставляет множество утилит для работы с массивами, так что у вас всегда есть инструменты для решения вашей конкретной задачи!