使用 Numpy 将数组划分为 N 个块 [英] Partition array into N chunks with Numpy

问题描述

有这个 怎么做你把一个列表分成大小均匀的块?用于将数组拆分为块.无论如何，对于使用 Numpy 的巨型数组，是否可以更有效地执行此操作?

解决方案

尝试 numpy.array_split.

来自文档:

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

与 numpy.split 相同，但如果组的长度不相等，则不会引发异常.

如果块数 > len(array) 你得到嵌套在里面的空白数组，为了解决这个问题 - 如果你的拆分数组保存在 a 中，那么你可以通过以下方式删除空数组:

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

如果您愿意，只需将其保存回 a.

There is this How do you split a list into evenly sized chunks? for splitting an array into chunks. Is there anyway to do this more efficiently for giant arrays using Numpy?

解决方案

Try numpy.array_split.

From the documentation:

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

Identical to numpy.split, but won't raise an exception if the groups aren't equal length.

If number of chunks > len(array) you get blank arrays nested inside, to address that - if your split array is saved in a, then you can remove empty arrays by:

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

Just save that back in a if you wish.

这篇关于使用 Numpy 将数组划分为 N 个块的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！