Numpy

Question

के साथ एन भाग में पैरािटिशन सरणी भाग में एक सरणी विभाजित करने के लिए यह How do you split a list into evenly sized chunks? है। क्या अम्पी का उपयोग करके विशाल सरणी के लिए यह और अधिक कुशलता से करने के लिए वैसे भी है?

Answer 1

मुझे विश्वास है कि आप numpy.split या संभवतः numpy.array_split की तलाश कर रहे हैं यदि अनुभागों की संख्या को सरणी के आकार को सही तरीके से विभाजित करने की आवश्यकता नहीं है।

Answer 2

numpy.array_split आज़माएं।

प्रलेखन से: numpy.split को

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

समान है, लेकिन अगर समूहों बराबर लंबाई नहीं हैं एक अपवाद आगे नहीं बढ़ेगी।

तो मात्रा की संख्या> लेन (सरणी) आप खाली सरणियों के अंदर नेस्टेड मिलता है, कि पता करने के लिए - अगर आपकी विभाजन सरणी a में सहेजा जाता है, तो आप से खाली सरणियों निकाल सकते हैं:

[x for x in a if x.size > 0] 

बस को बचाने के यदि आप चाहें तो a में वापस।

Answer 3

बस array_split के उपयोग पर कुछ उदाहरण, split, hsplit and vsplit: जो करने के लिए '
आप किसी सरणी या दूसरा तर्क के रूप में सूची आप मूल रूप से सूचकांक (पहले) दे देते हैं:

n [9]: a = np.random.randint(0,10,[4,4]) 

In [10]: a 
Out[10]: 
array([[2, 2, 7, 1], 
     [5, 0, 3, 1], 
     [2, 9, 8, 8], 
     [5, 7, 7, 6]]) 

कुछ array_split के प्रयोग पर उदाहरण कट '

# split rows into 0|1 2|3 
In [4]: np.array_split(a, [1,3]) 
Out[4]:                              
[array([[2, 2, 7, 1]]),                          
array([[5, 0, 3, 1],                           
     [2, 9, 8, 8]]),                           
array([[5, 7, 7, 6]])] 

# split columns into 0| 1 2 3 
In [5]: np.array_split(a, [1], axis=1)                       
Out[5]:                              
[array([[2],                             
     [5],                             
     [2],                             
     [5]]),                             
array([[2, 7, 1],                            
     [0, 3, 1], 
     [9, 8, 8], 
     [7, 7, 6]])] 

दूसरे तर्क के रूप में एक पूर्णांक। बराबर मात्रा की संख्या निर्दिष्ट करता है:

In [6]: np.array_split(a, 2, axis=1) 
Out[6]: 
[array([[2, 2], 
     [5, 0], 
     [2, 9], 
     [5, 7]]), 
array([[7, 1], 
     [3, 1], 
     [8, 8], 
     [7, 6]])] 

विभाजन एक ही काम करता है, लेकिन अगर एक समान विभाजन array_split लिए आप शॉर्टकट vsplit और hsplit उपयोग कर सकते हैं संभव

नहीं है इसके अलावा एक अपवाद को जन्म देती है।

In [11]: np.vsplit(a, 2) 
Out[11]: 
[array([[2, 2, 7, 1], 
     [5, 0, 3, 1]]), 
array([[2, 9, 8, 8], 
     [5, 7, 7, 6]])] 

In [12]: np.hsplit(a, 2) 
Out[12]: 
[array([[2, 2], 
     [5, 0], 
     [2, 9], 
     [5, 7]]), 
array([[7, 1], 
     [3, 1], 
     [8, 8], 
     [7, 6]])] 

Answer 4

नहीं काफी एक जवाब है, लेकिन अन्य (सही) उत्तर देने के लिए कोड का अच्छा स्वरूपण के साथ एक लंबी टिप्पणी:
vsplit और hsplit काफी आत्म explanatry हैं। यदि आप निम्न का प्रयास करते हैं, तो आप देखेंगे कि जो भी आप प्राप्त कर रहे हैं वह मूल सरणी के दृश्य हैं, कॉपी नहीं, और यह आपके द्वारा लिंक किए गए प्रश्न में स्वीकृत उत्तर का मामला नहीं था। संभावित साइड इफेक्ट्स से अवगत रहें!

>>> x = np.arange(9.0) 
>>> a,b,c = np.split(x, 3) 
>>> a 
array([ 0., 1., 2.]) 
>>> a[1] = 8 
>>> a 
array([ 0., 8., 2.]) 
>>> x 
array([ 0., 8., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8.]) 
>>> def chunks(l, n): 
...  """ Yield successive n-sized chunks from l. 
...  """ 
...  for i in xrange(0, len(l), n): 
...   yield l[i:i+n] 
... 
>>> l = range(9) 
>>> a,b,c = chunks(l, 3) 
>>> a 
[0, 1, 2] 
>>> a[1] = 8 
>>> a 
[0, 8, 2] 
>>> l 
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]