Cách chia mảng numpy thành nhiều phần / lô nhỏ hơn, sau đó lặp lại chúng – mảng vỡ numpy thành nhiều mảng

  np.split (arr, n, axis = 0) # n là số lô
 

Vì giá trị mặc định cho axis chính là 0 , vì vậy chúng tôi có thể bỏ qua việc thiết lập nó. Vì vậy, chúng tôi chỉ đơn giản là có -

  np.split (arr, n)
 

Lần chạy mẫu -

  In [132]: arr # Nhập mảng hình dạng (10,3)
Hết [132]:
mảng ([[170, 52, 204],
       [114, 235, 191],
       [63, 145, 171],
       [16, 97, 173],
       [197, 36, 246],
       [218, 75, 68],
       [223, 198, 84],
       [206, 211, 151],
       [187, 132, 18],
       [121, 212, 140]])

Trong [133]: np.split (arr, 2) # Chia thành 2 lô
Hết [133]:
[mảng ([[170, 52, 204],
        [114, 235, 191],
        [63, 145, 171],
        [16, 97, 173],
        [197, 36, 246]]), mảng ([[218, 75, 68],
        [223, 198, 84],
        [206, 211, 151],
        [187, 132, 18],
        [121, 212, 140]])]

Trong [134]: np.split (arr, 5) # Chia thành 5 lô
Hết [134]:
[mảng ([[170, 52, 204],
        [114, 235, 191]]), mảng ([[63, 145, 171],
        [16, 97, 173]]), mảng ([[197, 36, 246],
        [218, 75, 68]]), mảng ([[223, 198, 84],
        [206, 211, 151]]), mảng ([[187, 132, 18],
        [121, 212, 140]])]
 

xem xét mảng a

  a = np.array ([[1, 2, 3],
              [4, 5, 6],
              [7, 8, 9],
              [10, 11, 12]])
 

Tùy chọn 1
sử dụng reshape và //

  a.reshape (a.shape [0] // 2, -1, a.shape [1])

mảng ([[[1, 2, 3],
        [4, 5, 6]],

       [[7, 8, 9],
        [10, 11, 12]]])
 

Tùy chọn 2
nếu bạn muốn nhóm hai người thay vì hai nhóm

  a.reshape (-1, 2, a.shape [1])

mảng ([[[1, 2, 3],
        [4, 5, 6]],

       [[7, 8, 9],
        [10, 11, 12]]])
 

Tùy chọn 3
Sử dụng máy phát điện

  def get_every_n (a, n = 2):
    cho tôi trong phạm vi (a.shape [0] // n):
        nhường một [n * i: n * (i + 1)]

cho sa trong get_every_n (a, n = 2):
    in sa

[[1 2 3]
 [4 5 6]]
[[7 8 9]
 [10 11 12]]
 

Để tránh lỗi "chia mảng không dẫn đến chia đều",

  np.array_split (arr, n, axis = 0)
 

tốt hơn np.split (arr, n, axis = 0) .

Ví dụ:

  a = np.array ([[170, 52, 204],
              [114, 235, 191],
              [63, 145, 171],
              [16, 97, 173]])
 

sau đó

  print (np.array_split (a, 2))

[mảng ([[170, 52, 204],
       [114, 235, 191]]), mảng ([[63, 145, 171],
       [16, 97, 173]])]

print (np.array_split (a, 3))

[mảng ([[170, 52, 204],
       [114, 235, 191]]), mảng ([[63, 145, 171]]), mảng ([[16, 97, 173]])]
 

Tuy nhiên, print (np.array_split (a, 3)) sẽ phát sinh lỗi vì 4/3 không phải là số nguyên.