배열 다루기 | 배열 분리(Numpy.hsplit)

 

 

 

배열 분리(hsplit)

numpy.hsplit(ary, indices_or_sections)

 

Python split 함수 참조

배열다루기 | 배열 분리(Numpy.split)

 

TIP

 

 

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)

Result

[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])

Result

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])

Result

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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