那么我们想到的可能是 np.array_split() 函数。我们使用其官方例子来说明一下。...例子 1： 把一个含有 8 个元素的列表拆分成 3 组，那么 np.array_split() 的结果是： >>> x = np.arange(8.0) >>> np.array_split(x, 3)...>>> x = np.arange(7.0) >>> np.array_split(x, 3) [array([ 0., 1., 2.]), array([ 3., 4.]), array...另外，还有一个和 np.array_split 比较相似的函数：np.split()，这两个函数的唯一区别是 split() 必须是等分，否则会抛出异常：ValueError: array split
NumPy 分割数组NumPy 提供了 np.array_split() 函数来分割数组，将一个数组拆分成多个较小的子数组。...基本用法语法：np.array_split(array, indices_or_sections, axis=None)array： 要分割的 NumPy 数组。...示例：import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])# 将数组分割成 3 个子数组new_arrays = np.array_split(arr...np.array_split() 返回一个包含子数组的列表。...高级用法除了基本用法之外，np.array_split() 还可以用于更复杂的分割操作：使用掩码进行分割： 您可以使用掩码数组来指示哪些元素应该包含在每个子数组中。
实例 将数组分为 3 部分： import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) newarr = np.array_split(arr,...实例 将数组分为 4 部分： import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) newarr = np.array_split(arr,...则可以像使用任何数组元素一样从结果中访问它们： 实例 访问拆分的数组： import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) newarr = np.array_split...import numpy as np arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10], [11, 12]]) newarr = np.array_split...arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]]) newarr = np.array_split
np.array_split拆分为若干个块 np.split需要相等的除法 import numpy as np nsheets = 10 # you may change it for i, temp...in enumerate(np.array_split(df, nsheets)): temp.to_excel('basel.xls', sheet_name=f'sheet_{i}') 参考
A,2,axis=1) #纵向分成两列printprint 'np.split(A,2,axis=0):\n',np.split(A,3,axis=0) #横向分成三列printprint 'np.array_split...(A,2,axis=0) ',np.array_split(A,2,axis=0) #进行不等量分割` A: [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10...] np.split(A,2,axis=0): [array([[0, 1, 2, 3]]), array([[4, 5, 6, 7]]), array([[ 8, 9, 10, 11]])] np.array_split
] [array([[0, 1, 2, 3]]), array([[4, 5, 6, 7]]), array([[ 8, 9, 10, 11]])] # Test 2 # 不均等分割 print np.array_split
代码提示用np.array_split分割，下面给出实例： x = np.arange(6) np.array_split(x,3,axis=0) 输出： [array([0, 1]), array(...X_train_folds = np.array_split(X_train, num_folds, axis=0) # list y_train_folds = np.array_split(y_train
测试截图如下： 另外，可以使用第三方库 numpy 中的拆分数组方法 array_split： 将数组拆分为多个子数组 import numpy as np lst = range(33) np.array_split
# ################################################################################ X_train_folds = np.array_split...(X_train, num_folds) Y_train_folds = np.array_split(y_train, num_folds) #############################
np.arra np.array np.array_equal np.array_repr np.array_str np.array2string np.array_equiv np.array_split
print(a) print(np.split(a,3,axis=0))#横向分割三部分np.vsplit(a,3) print(np.split(a,2,axis=1))#竖向分割三部分 print(np.array_split
分割数组 操作 描述 文档 numpy.split() 分割数组 https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.split.html np.array_split...numpy.hsplit.html#numpy.hsplit 举例 # Split array into groups of ~3 a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) print(np.array_split
举例： # Split array into groups of ~3 a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) print(np.array_split(a, 3)
3 5 2 4 6] 分割数组 举例： # Split array into groups of ~3 a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) print(np.array_split
]]) print(xx) #纵向分割 print(np.split(xx,2,axis=1)) #横向分割 print(np.split(xx,2,axis=0)) #不等量的分割 print(np.array_split
tf.Session() as sess: sess.run(init) for epoch in range(epoches): for batch_index in np.array_split
# Number of clients num_clients = 5 # Split the training data among the clients client_data = np.array_split
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