Coupures des tableaux NumPy

Le Spliting est l'opération inverse du Joining.
Joining (Fusion) consiste à combiner plusieurs arrays en un seul, Spliting (Découpage) consiste à découper un array en plusieurs.

Fonction de découpe de base des arrays suivante :

numpy.split

La fonction numpy.split coupe l'array le long d'un axe spécifique en sous-arrays, avec le format suivant :

numpy.split(ary,　indices_or_sections,　axis)

Description des paramètres :

ary : l'array à découperindices_or_sections : c'est un entier, il découpe en moyenne, s'il s'agit d'un tableau, il s'agit des positions de coupe le long de l'axe (ouverte à gauche et fermée à droite) axis : le long de quelle dimension effectuer la coupe, par défaut 0, coupe horizontale. Si1Lorsque,

import numpy as np
a = np.arange(15)
print ('Premier tableau :')
print (a)
print ('\n')
print　('Diviser l'array en trois sous-arrays de même taille :')
b　=　np.split(a,5)
print (b)
print ('\n')
print　('Indiquer la position d'un array dans un array unidimensionnel :')
b　=　np.split(a,[4,7])
print (b)

Résultat de la sortie :

Premier tableau :
[　0　1　2　3　4　5　6　7　8　9　10　11　12　13　14]]
Diviser l'array en trois sous-arrays de même taille :
[array([0,　1,　2))3,　4,　5))6,　7,　8))　9,　10,　11))12,　13,　14]]
Indiquer la position d'un array dans un array unidimensionnel :
[array([0,　1,　2,　3))4,　5,　6))　7,　8,　9,　10,　11,　12,　13,　14]]

Lorsque le nombre d'éléments dans l'array est inférieur au nombre requis, il faut utiliserFonction array_splitIl ajustera en conséquence à partir de la fin.

import numpy as np
arr　=　np.array([1,　2,　3,　4,　5,　6])
newarr　=　np.array_split(arr,　4)
print(newarr)

Résultat de la sortie :

[array([1,　2))3,　4))5))6]]

numpy.hsplit

La fonction numpy.hsplit est utilisée pour couper les tableaux horizontalement, en divisant l'array original en plusieurs tableaux de même forme en spécifiant le nombre de tableaux à retourner.

import numpy as np
harr = np.floor(10　*　np.random.random(2,　8))
print ('Array d'origine :')
print(harr)
　
print ('Après séparation :')
print(np.hsplit(harr,　4))

Résultat de la sortie :

Array d'origine :
[7.　9.　2.　6.　8.　7.　4.　5.]
　[2.　5.　3.　5.　9.　4.　1.　3.]]
Après séparation :
[array([7.　9,
　　　　　　　[2.　5.]]2.　6,
　　　　　　　[3.　5.]]8.　7,
　　　　　　　[9.　4.]]4.　5,
　　　　　　　[1.　3.]

numpy.vsplit

numpy.vsplit coupe le long de l'axe vertical, son mode de coupe est le même que hsplit.

import numpy as np
a = np.arange(16).reshape(4,4)
print ('Premier tableau :')
print (a)
print ('\n')
print ('Coupure verticale :')
b = np.vsplit(a,2)
print (b)

Résultat de la sortie :

Premier tableau :
[ 0　1　2　3]]
　[　4　5　6　7]]
　[　8　9　10　11]]
　[12　13　14　15]]
Coupure verticale :
[array([[　1,　2,　3],
　　　　　　　[4,　5,　6,　7]]　8,　9,　10,　11],
　　　　　　　[12,　13,　14,　15]])]