배열 분리(hsplit)
numpy.hsplit(ary, indices_or_sections)
Python split 함수 참조
차이점은 hsplit은 axis=1에 대해 동등하게 배열을 분리,
다만, 1D Array의 경우 axis=0을 기준으로 Split 수행 !!
▪Parameters
‣ ary : 입력 배열,
‣ indices_or_sections : 정수 입력(Integer), 축을 따라 N개의 배열로 분리
‣ Returns : sub-arrays(list of ndarrays), 분리된 배열 반환
예제(Example)
<Example 01>
import numpy as np
x = np.arange(9.0)
output = np.hsplit(x, 3)
print(output)
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[array([0., 1., 2.]), array([3., 4., 5.]), array([6., 7., 8.])]
<Example 02>
import numpy as np
x = np.arange(16.0).reshape(4, 4)
output = np.hsplit(x, 2)
print('x 배열 :\n', x)
print('1번째 split 배열 :\n', output[0])
print('2번째 split 배열 :\n', output[1])
더보기
x 배열 :
[[ 0. 1. 2. 3.]
[ 4. 5. 6. 7.]
[ 8. 9. 10. 11.]
[12. 13. 14. 15.]]
1번째 split 배열 :
[[ 0. 1.]
[ 4. 5.]
[ 8. 9.]
[12. 13.]]
2번째 split 배열 :
[[ 2. 3.]
[ 6. 7.]
[10. 11.]
[14. 15.]]
<Example 03>
import numpy as np
x = np.arange(8.0).reshape(2, 2, 2)
output = np.hsplit(x, 2)
print('x 배열 :\n', x)
print('1번째 split 배열 :\n', output[0])
print('2번째 split 배열 :\n', output[1])
더보기
x 배열 :
[[[0. 1.]
[2. 3.]]
[[4. 5.]
[6. 7.]]]
1번째 split 배열 :
[[[0. 1.]]
[[4. 5.]]]
2번째 split 배열 :
[[[2. 3.]]
[[6. 7.]]]
Numpy 함수 모음
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