Numpy er et kraftig bibliotek for numerisk databehandling i Python. En vanlig oppgave innen numerisk databehandling og dataanalyse er å dele opp en matrise i biter av samme størrelse. Denne artikkelen vil utforske hvordan du oppnår dette ved å bruke Numpy og gir en omfattende veiledning om trinnene som er involvert. La oss dykke inn!
For å løse problemet med å dele opp et stort Numpy-array i mindre biter av samme størrelse, kan vi bruke numpy.split funksjon. Denne funksjonen lar oss dele en matrise i flere undermatriser som har samme størrelse langs en spesifisert akse. La oss dykke ned i løsningen og forstå koden trinn for trinn.
import numpy as np
def numpy_split_to_chunks(array, chunk_size):
return np.array_split(array, chunk_size, axis=0)
large_array = np.random.randint(0, 100, size=(10, 4))
chunk_size = 2
chunks = numpy_split_to_chunks(large_array, chunk_size)
Først importerer vi numpy-biblioteket, og deretter definerer vi en funksjon kalt numpy_split_to_chunks som tar to inngangsparametere: numpy-arrayen som må deles og ønsket chunk-størrelse. Funksjonen returnerer en liste over numpy arrays, som er bitene.
Her bruker vi numpy-funksjonen array_split for å dele inndatamatrisen. Vi spesifiserer også aksen som vi ønsker å dele matrisen langs. I vårt eksempel setter vi akse=0, noe som betyr at vi ønsker å dele matrisen langs radene.
Til slutt lager vi en tilfeldig numpy matrise med heltall (large_array) og definerer en delstørrelse (i dette tilfellet 2). Vi kaller vår numpy_split_to_chunks funksjon for å få listen over biter.
Numpy bibliotek
- Numpy-biblioteket er kjernebiblioteket for vitenskapelig databehandling i Python.
- Det er mye brukt for oppgaver knyttet til lineær algebra, statistikk og dataanalyse.
- Den gir et flerdimensjonalt arrayobjekt med høy ytelse og verktøy for å jobbe med arrays.
Numpy-biblioteket har et bredt spekter av funksjoner og funksjoner som er nyttige for ulike matematiske og beregningsformål. Dens evner inkluderer array manipulasjon, matematiske operasjoner på matriser, og statistiske funksjoner. Numpy kombineres ofte med andre biblioteker som Matplotlib for datavisualisering, noe som gjør det til en stift for dataforskere og ingeniører som jobber i Python.
Numpy Array Splitting
- Numpy har flere funksjoner for å dele opp arrays, som f.eks numpy.split, numpy.array_split, numpy.hsplit og numpy.vsplit.
- Disse funksjonene lar oss dele en matrise i flere deler langs en spesifisert akse.
- De er nyttige for å distribuere data, parallelle beregninger og organisere data.
De forskjellige array-splittingsfunksjonene levert av Numpy gjør det mulig for utviklere å jobbe effektivt med store datasett, trekke ut bestemte deler av data eller dele data på tvers av flere parallelle oppgaver. Disse funksjonene er kraftige verktøy i dataanalyse og manipulasjonsoppgaver, og de er essensielle i programmering av arbeidsflyter for numerisk databehandling i Python.
