Bemind
Учебник Python
Учебник Python
  • Python
    • Python Lists
      • Списковые включения в Python (Полное руководство с примерами)
      • Исправление ValueError: Слишком Много Значений Для Распаковки в Python
      • Как добавить словарь в список в Python
      • Как добавить строку в список в Python
      • Разница между массивами и списками в Python
      • Python: Различия между списками и кортежами
      • Как проверить, пуст ли список в Python
      • Как Итерировать (Циклически Проходить) По Списку в Python
      • Python List sort(): Подробное руководство по сортировке списков
      • Python List Extend: Как добавить несколько элементов в список
      • Python: Найти Индекс Всех Вхождений Элемента в Списке
      • Конвертация списка словарей в Pandas DataFrame
      • Генерация случайных чисел в Python
      • Поиск Индекса в Списке Python: Найти Первое, Последнее или Все Вхождения
      • Добавить в начало списка в Python (Вставить в начало)
      • Найти дубликаты в списке Python
      • Python: Умножение Списков (6 Различных Способов)
      • Python списки: Полный обзор
      • Python: Выбор случайного элемента из списка
      • 4 Способа Очистить Список в Python
      • Объяснение ошибки IndexError в Python: индекс списка выходит за пределы допустимого диапазона
      • Python: Получение индекса максимального элемента в списке
      • Python: Объединение списков – Слияние списков (8 способов)
      • Python: Проверка наличия элемента в списке
      • Python: Проверка наличия элемента в списке
      • Удаление элемента из списка в Python (pop, remove, del, clear)
      • Как перевернуть список в Python (6 способов)
      • Python: Замена элемента в списке (6 различных способов)
      • Python: Удаление дубликатов из списка (7 способов)
      • Python: Преобразование словаря в список кортежей (4 простых способа)
      • Python: Перемешать Список (Случайное Распределение Элементов Списка в Python)
      • Python: Пересечение двух списков
      • Python: Вычитание двух списков (4 простых способа!)
      • Длина или Размер Списка в Python: 5 Способов Узнать Длину Списка
      • Python: Транспонирование списка списков (5 простых способов!)
      • Python: Разделение списка (Пополам, на части)
      • Python: Комбинации списка (Получить все комбинации списка)
      • Python: Выравнивание списка списков (4 способа)
      • Разница между списками в Python: Нахождение разницы между двумя списками Python
      • Python: Найти среднее значение списка или списка списков
      • Как добавлять элементы в списки в Python – 4 простых способа!
      • Списковые включения в Python (Полное руководство с примерами)
      • 6 способов преобразовать список Python в строку
    • Python Dictionaries
      • Понимание словаря Python (с примерами)
      • Исправляем ValueError: Слишком Много Значений Для Распаковки в Python
      • Как добавить словарь в список в Python
      • Преобразование JSON в словарь Python
      • Полное руководство по вложенным словарям в Python
      • Копирование словаря в Python: Полное руководство
      • Конвертация списка словарей в Pandas DataFrame
      • Поиск дубликатов в списке Python
      • Полный обзор словарей в Python
      • Python: Добавление пары Ключ:Значение в Словарь
      • Python: Сортировка словаря по значениям
      • Слияние Словарей в Python – Комбинирование Словарей (7 Способов)
      • Python: Удаление Дубликатов из Списка (7 Способов)
      • Python: Преобразование словаря в список кортежей (4 простых способа)
      • Python: Красивая Печать Словаря (Dictionary) – 4 Способа
      • Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)
      • Copy of Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)
      • Python: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)
      • Python: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)
      • Python: Получение Ключа Словаря с Максимальным Значением (4 Способа)
      • Python: Удаление ключа из словаря (4 разных способа)
      • Как красиво вывести JSON-файл в Python (6 методов)
    • Python Strings
      • Python Капитализация Строк: Руководство по Преобразованию слов в Заглавные
      • Python strip: Как обрезать строку в Python
      • Python Обратная Строка: Руководство по Реверсированию Строк
      • Как Удалить Префикс или Суффикс из Строки в Python
      • Преобразование строки в формат заголовка в Python с помощью str.title()
      • Как добавить строку в список в Python
      • Python String startswith: Проверка, начинается ли строка с подстроки
      • Python String endswith: Проверка того, заканчивается ли строка подстрокой
      • Как удалить первый или последний символ из строки в Python
      • Как исправить: SyntaxError в Python - EOL при сканировании строкового литерала
      • Python String Contains: Проверка Наличия Подстроки в Строке
      • Как проверить, пустая ли строка в Python
      • Python Новая Строка и Как Печатать Без Переноса Строки
      • Как Конкатенировать Строки в Python: Полное Руководство
      • Python: Подсчет слов в строке или файле
      • Как создать список алфавита в Python
      • Python: Конкатенация строки и целого числа (Int)
      • Python: Сортировка строки (4 различных способа)
      • Python zfill и rjust: Добавление нулей в строку в Python
      • Python: Целое в Двоичное (Преобразование целого числа в двоичную строку)
      • Python rfind: Нахождение индекса последней подстроки в строке
      • Python SHA256 хеширование алгоритм: объяснение
      • Python: Усечение числа с плавающей точкой (6 различных способов)
      • Выбор между методами Python isdigit(), isnumeric() и isdecimal()
      • Python: Удаление специальных символов из строки
      • Python Приведение Строки к Нижнему Регистру с помощью .lower(), .casefold(), и .islower()
      • Python программа для проверки, является ли строка палиндромом (6 методов)
      • Python: Найдите все перестановки строки (3 легких способа!)
      • Python: Удаление пунктуации из строки (3 разных способа!)
      • Python: Найти индекс (или все индексы) подстроки в строке
      • Python: Удаление символов новой строки из строки
      • Python: Удаление символа из строки (4 способа)
      • Python: Количество вхождений в строке (4 способа!)
    • Встроенные функции Python
      • abs()
      • ascii()
      • aiter()
      • all()
      • any()
      • anext()
      • bin()
      • bool()
      • breakpoint()
      • bytearray()
      • bytes()
      • callable()
      • chr()
      • classmethod()
      • compile()
      • complex()
      • delattr()
      • dict()
      • dir()
      • divmod()
      • enumerate()
      • eval()
      • exec()
      • filter()
      • float()
      • format()
      • frozenset()
      • getattr()
      • globals()
      • hasattr()
      • hash()
      • help()
      • hex()
      • id()
      • input()
      • int()
      • issubclass()
      • iter()
      • len()
      • list()
      • locals()
      • map()
      • max()
      • memoryview()
      • min()
      • next()
      • object()
      • oct()
      • open()
      • ord()
      • pow()
      • print()
      • property()
      • range()
      • repr()
      • reversed()
      • round()
      • set()
      • setattr()
      • isinstance()
      • slice()
      • zip()
      • type()
      • sorted()
      • staticmethod()
      • str()
      • sum()
      • super()
      • tuple()
      • vars()
      • import()
    • Cобеседования Python. Разбор реальных вопросов.
    • Встроенные методы в Python
  • Учебники по Pandas и Numpy
    • Numpy
      • Функция активации ReLU для глубокого обучения: полное руководство по выпрямленному линейному блоку
      • Как нормализовать массивы NumPy (минимальное-максимальное масштабирование, Z-оценка, L2)
      • NumPy where: Условная обработка элементов массива
      • NumPy linspace: создание равномерно расположенных массивов с помощью np.linspace
      • Как рассчитать векторное произведение в Python
      • Разделение NumPy: Разделение массива NumPy на части
      • NumPy: Лучшие способы применения функции к массиву
      • NumPy full: Создание массивов с заданным значением
      • NumPy clip(): Ограничьте значения массива минимальным и максимальным значениями
      • NumPy cumsum: Расчет кумулятивных сумм массивов NumPy
      • Изучаем функцию np.histogram в NumPy: создаем гистограмму
      • NumPy arange(): Полное руководство (с примерами)
      • Руководство по индексации и срезам массивов NumPy: Полное руководство
      • NumPy argmin(): Получение индекса минимального значения в массивах
      • Выравнивание массива с помощью NumPy flatten
      • Объединение массивов NumPy по различным осям с использованием функции stack
      • Удаление размерности из массивов NumPy с помощью NumPy Squeeze
      • Функция np.repeat() NumPy: Повторение массивов NumPy
      • Использование функции NumPy.exp() для вычисления экспоненты
      • Реализация функции сигмоида на Python
      • NumPy Pad: Использование np.pad() для дополнения массивов и матриц
      • np.argmax(): Как использовать NumPy Argmax
      • NumPy logspace: Понимание функции np.logspace()
      • Использование NumPy Tile для Расположения Массивов
      • NumPy Zeros: Создание массивов и матриц с нулями в NumPy
      • Использование числа Пи в Python (NumPy и Math)
      • Распределение Нормального (Гауссова) Распределения в Numpy (Случайное Нормальное в Numpy)
      • NumPy для Data Science на Python
      • Расчет скалярного произведения с использованием Numpy в Python
      • Расчет натурального логарифма на Python
    • Pandas
      • Python сводные таблицы – Полное руководство
      • Изучение API стиля Pandas
      • Объяснение группировки по нескольким столбцам в Pandas с примерами
      • Удаление индексной колонки DataFrame в Pandas: Руководство с примерами
      • Pandas Quantile: Расчет процентилей в DataFrame
      • Как рассчитать скользящее среднее (среднее арифметическое) в Pandas
      • Руководство по использованию метода fillna в Pandas для работы с отсутствующими данными в DataFrame
      • Pandas unique(): Получение уникальных значений в DataFrame
      • Распакуйте Ваши Данные с Помощью Функции Melt в Pandas
      • Pandas date_range: Как Создать Диапазон Дат в Pandas
      • Сброс индекса в Pandas: как сбросить индекс в Pandas
      • Pandas replace() – Замена значений в DataFrame Pandas
      • Перемещение столбца DataFrame Pandas на позицию (В начало и в конец)
      • Учебное пособие по Python Pandas: полное руководство
      • Pandas: Замена NaN на нули
      • Преобразование DataFrame Pandas в файл Pickle
      • Конвертация Pandas DataFrame в JSON
      • Преобразование DataFrame Pandas в Словарь
      • Преобразование Pandas DataFrame в Список
      • Чтение файлов Parquet в Pandas с помощью pd.read_parquet
      • Pandas dropna(): Удаление отсутствующих записей и столбцов в DataFrame
      • Как Добавить Новый Столбец в DataFrame Pandas
      • Подсчёт уникальных значений в Pandas
      • Отображение всех столбцов и строк в DataFrame Pandas
      • Pandas to_excel: Запись DataFrames в файлы Excel
      • Как использовать Pandas для чтения файлов Excel в Python
      • Преобразование списка словарей в Pandas DataFrame
      • Как добавить/вставить строку в DataFrame Pandas
      • Диаграмма рассеяния в Pandas: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
      • Pandas to_datetime: Преобразование строки Pandas в дату и время
      • Введение в Pandas для Data Science
      • Индексация, Выборка и Присваивание Данных в Pandas
      • Суммирование и Анализ Pandas DataFrame
      • Преобразование столбцов Pandas с помощью map и apply
      • Группировка данных в Pandas с использованием cut и qcut
      • Дата и время в Pandas и Python
      • Очистка и подготовка данных в Pandas и Python
      • Pandas GroupBy: группировка, суммирование и агрегация данных в Python
      • Pandas Дата и Время в Части Даты (месяц, год и т.д.)
      • Pandas: Получение номера строки из DataFrame
      • Вычисление Взвешенного Среднего в Pandas и Python
      • Как перемешать строки Pandas Dataframe в Python
      • Pandas: количество столбцов (подсчет столбцов в DataFrame)
      • Pandas Sum: сложение столбцов и строк DataFrame
      • Pandas Diff: Вычисление Разницы Между Строками Pandas
      • Нормализация столбца или датафрейма Pandas (с использованием Pandas или sklearn)
      • Функция Rank в Pandas: Ранжирование данных в Dataframe (Эквивалент SQL row_number)
      • Pandas Describe: Описательная статистика вашего Dataframe
      • Pandas Shift: Перемещение столбца DataFrame вверх или вниз
      • 7 Способов Выполнения Выборки Данных в Pandas
      • Экспорт DataFrame Pandas в CSV файл – Использование .to_csv()
      • Pandas: Итерация по строкам DataFrame в Pandas
      • Pandas: Преобразование значений столбца в строки
      • Дисперсия в Pandas: Вычисление дисперсии столбца в Pandas Dataframe
      • Pandas: Создание DataFrame из списков (5 способов!)
      • Pandas Rename Index: Как переименовать индекс DataFrame в Pandas
      • Pandas: Подсчёт уникальных значений в объекте GroupBy
      • Pandas: Добавить дни к колонке с датами
      • Среднее в Pandas: Как рассчитать среднее для одной или нескольких колонок
      • Pandas Column to List – Конвертируйте колонку Pandas в список
      • Транспонирование Dataframe в Pandas
      • Python: Разделение DataFrame Pandas
      • Как получить имена столбцов в DataFrame Pandas
      • Pandas: Количество строк в DataFrame (6 способов)
      • Создание пустого DataFrame Pandas и добавление данных
      • Как переименовать столбцы в Pandas DataFrame (с примерами)
      • Изменение порядка столбцов в Pandas: использование метода reindex и метода insert
      • Pandas get_dummies (One-Hot кодирование), объяснение
      • Относительные и Абсолютные Частоты в Python и Pandas
      • Финансовый год – Определение финансового года в Pandas
      • Как сортировать данные в DataFrame Pandas
  • Учебники Matplotlib и Seaborn
    • Seaborn
      • Регрессионные графики в Seaborn с использованием regplot и lmplot
      • Seaborn residplot – Построение остатков линейной регрессии
      • Seaborn jointplot() – Создание совместных графиков в Seaborn
      • Seaborn displot – Распределенческие графики в Python
      • Seaborn ecdfplot – Эмпирические функции накопленного распределения
      • Seaborn rugplot – Визуализация маргинальных распределений
      • Seaborn kdeplot – Создание графиков оценки плотности ядра
      • Seaborn histplot – Создание Гистограмм в Seaborn
      • Seaborn catplot – Визуализация категориальных данных в Python
      • Средняя тенденция для категориальных данных в Seaborn Pointplot
      • Seaborn stripplot: Jitter Plots для распределений категориальных данных
      • Seaborn Countplot – Подсчет категориальных данных в Python
      • Seaborn swarmplot: Bee Swarm Plots для распределения категориальных данных
      • Скрипичные графики Seaborn в Python: Полное руководство
      • Настройка расположения легенд Seaborn, меток, текста и т.д.
      • Тепловая карта Seaborn: Полное руководство
      • Создание многосекционных сеток в Seaborn с помощью FacetGrid
      • Удаление рамки в Seaborn: Как работать с рамкой
      • Заголовки и метки осей в Seaborn: добавление и настройка
      • Как установить Seaborn в Python (Исправление: no module named seaborn)
      • Seaborn relplot – Создание точечных и линейных графиков
      • Полное руководство по созданию точечных диаграмм (scatter plots) в Python с использованием Seaborn
    • Matplotlib
      • Режим Retina в Matplotlib: Улучшение Качества Графиков
      • Как построить функцию в Python с использованием Matplotlib
      • Как создать 3D-диаграммы рассеяния в Matplotlib
      • Как изменить размер шрифта в графике Matplotlib
      • Установка размера маркера в точечных диаграммах Matplotlib
      • Как изменить размер графика и фигуры в Matplotlib
      • Как добавить названия в Matplotlib: Заголовок, Подзаголовок, Названия Осей
      • Pandas Scatter Plot: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
      • Построение графиков в Python с помощью Matplotlib
      • Диаграммы рассеяния Matplotlib – Все, что вам нужно знать
      • Диаграммы с столбцами в Matplotlib – Узнайте все, что вам нужно знать
      • Линейные диаграммы Matplotlib – Всё, что вам нужно знать
      • Построение гистограммы в Python с Matplotlib и Pandas
  • Алгоритмы
    • Алгоритм поиска в ширину (BFS) в Python
    • Алгоритм поиска в глубину (DFS) на Python
  • AI создает хедж-фонд для анализа акций на Python
Powered by GitBook
On this page
  • Понимание функции разделения NumPy
  • Разделение массива NumPy на куски одинакового размера
  • Разделение массива NumPy на фрагменты
  • Разделение массива NumPy по разным осям
  • Работа с ValueError в NumPy Split
  • Заключение
  1. Учебники по Pandas и Numpy
  2. Numpy

Разделение NumPy: Разделение массива NumPy на части

PreviousКак рассчитать векторное произведение в PythonNextNumPy: Лучшие способы применения функции к массиву

Last updated 1 year ago

В этом руководстве вы научитесь использовать функцию разделения NumPy для разделения массива на части. Умение работать с массивами и управлять ими в NumPy с помощью Python является важным навыком для всех, кто работает с данными.

К концу этого урока вы узнаете, как:

  • Назначение и использование функции split() в NumPy

  • Как разделить массив NumPy на куски одинакового размера

  • Как разделить массивы NumPy на куски разного размера

  • Как разделить массивы NumPy по разным осям

Хотите научиться разбивать список на части? Ознакомьтесь с этим полным руководством по разделению списков в Python

Оглавление

Понимание функции разделения NumPy

Функция split() в NumPy принимает три параметра, два из которых обязательны. По умолчанию, необходимо передать массив, который вы хотите разделить, а также индексы или количество секций, на которые вы хотите его разделить. По желанию, вы также можете указать ось, которая по умолчанию равна 0.

Код ниже показывает все различные параметры, которые доступны в функции:
# Понимание функции np.split() из библиотеки NumPy
np.split(ary, indices_or_sections, axis=0)

Функция np.split() разделяет массив ary на подмассивы в соответствии с заданными индексами или количеством секций.

Параметры:

  • ary: Исходный массив, который нужно разделить.

  • indices_or_sections: Если это целое число, то массив разделится на столько равных по размеру подмассивов. Если это список или кортеж индексов, то массив будет разделен на подмассивы в этих местах.

  • axis: Ось, вдоль которой будет происходить разделение (по умолчанию 0).

Функция np.split() возвращает список подмассивов.

На моем опыте, параметр оси используется редко. Тем не менее, важно знать о его наличии. Мы также рассмотрим его использование, чтобы все ваши базы были покрыты.

Разделение массива NumPy на куски одинакового размера

Одно из самых простых применений функции split в NumPy - это разделение массива на несколько частей равного размера. Для этого используется параметр indices_or_sections=. **Чтобы разделить массив на равные части, вы должны передать одно целое число, представляющее количество разделений

Давайте сначала создадим массив, используя функцию NumPy arange, которая создает последовательность чисел. Затем мы разделим массив на три части:

# Разделение массива NumPy на подмассивы одинакового размера
import numpy as np

arr = np.arange(9)
arrs = np.split(arr, 3)
print(arrs)

# Returns:
# [array([0, 1, 2]), array([3, 4, 5]), array([6, 7, 8])]

Этот код разделяет массив arr на три подмассива одинакового размера.

Давайте разберем, что мы сделали в приведенном выше блоке кода:

  1. Сначала мы создаем массив NumPy под названием "arr" с использованием np.arange(9), который создает массив со значениями от 0 до 8.

  2. Мы затем используем функцию np.split() для разделения массива "arr" на 3 равные части.

  3. Результирующие фрагменты сохраняются в новом массиве под названием "arrs".

  4. Наконец, функция print() используется для отображения содержимого arrs, которое должно быть списком из 3 массивов NumPy, каждый из которых содержит 3 элемента.

Итак, блок кода разбивает массив NumPy на части равного размера и сохраняет получившиеся фрагменты в новом массиве. Теперь давайте посмотрим, как мы можем использовать функцию для разбиения массива в различных индексах.

Разделение массива NumPy на фрагменты

В качестве альтернативы, вы можете передать список индексов, на которых следует разделить массив. Это может быть полезно, когда вы хотите создать несколько разных массивов из исходного массива в различных местах. Давайте рассмотрим пример:

# Разделение массива NumPy по индексам
import numpy as np

arr = np.arange(9)
arrs = np.split(arr, [1, 5])
print(arrs)

# Returns:
# [array([0]), array([1, 2, 3, 4]), array([5, 6, 7, 8])]

Этот код разделяет массив arr на несколько подмассивов по заданным индексам: в первом месте, после первого элемента, и во втором месте, после пятого элемента.

Пример, приведенный выше, демонстрирует передачу списка индексов [1, 5]. Разделение исходного массива на сегменты происходит следующим образом:

  • [0:1] – означает, что данные разделяются с начала до (но не включая) первого элемента.

  • [1:5] – означает, что это включает первый до (но не включая) пятого индекса

  • [5:] – означает, что включены элементы с пятого индекса до конца

Это намного проще и чище способ разделения массива на разные части с использованием срезов.

Разделение массива NumPy по разным осям

Третий параметр используется для управления массивами NumPy по разным осям. По умолчанию параметр axis установлен на 0; изменяя его на 1, массивы разделяются по столбцам

Давайте создадим двумерный массив, накладывая массив на самого себя с помощью функции stack. Затем мы разделим массив вдоль первой оси.

# Разделение массива по разным осям
import numpy as np

arr = np.arange(3)
arrs = np.stack([arr, arr, arr])
split = np.split(arrs, 3, axis=1)

print(split)

# Returns:
# [
#     array([[0],
#         [0],
#         [0]]), 
#     array([[1],
#         [1],
#         [1]]), 
#     array([[2],
#         [2],
#         [2]])
# ]

Этот код разделяет массив arrs по оси 1 на три подмассива. Каждый подмассив содержит один элемент из каждого из трех массивов, собранных в arrs.

В приведенном выше примере мы создали массив, который содержал одинаковые значения, расположенные один над другим. Затем мы разделили его на три части, при этом каждый из столбцов был возвращен.

Давайте теперь погрузимся в обработку ошибок, которые могут быть возвращены функцией.

Работа с ValueError в NumPy Split

Функция split библиотеки NumPy сгенерирует ошибку ValueError, если ей передано целое число, но массив не удается разделить на фрагменты равного размера.

Давайте рассмотрим пример того, как это может произойти:

# Разделение массива NumPy на подмассивы
import numpy as np

arr = np.arange(9)
arrs = np.split(arr, 2)
print(arrs)

# Raises:
# ValueError: array split does not result in an equal division

Этот код разделяет массив arr на два подмассива. Если массив не делится равномерно, возникает ошибка.

В приведенном выше коде мы попытались разделить наш массив из девяти значений на две части. Поскольку функция ожидает равномерного разделения значений, в случае если это невозможно, NumPy выдаст ошибку.

Заключение

В заключение, функция разделения NumPy является мощным инструментом для работы с массивами в Python. Понимая различные доступные параметры, вы можете разделять массивы на части равного или разного размера, а также проводить разделение по различным осям.

Кроме того, важно быть в курсе потенциальных ошибок, которые могут возникнуть при использовании функции, например, ошибка ValueError, возникающая при попытке разделить массив на неравные части. Овладев функцией разделения NumPy, вы будете лучше подготовлены к обработке и манипулированию данными в различных контекстах.

Понимание функции разделения NumPy
Разделение массива NumPy на куски одинакового размера
Разделение массива NumPy на фрагменты
Разделение массива NumPy по разным осям
Работа с ValueError в NumPy Split
Заключение