1. Description de la méthode numpy.split()
La méthode numpy.split() est une fonction de la bibliothèque NumPy en Python, utilisée pour diviser un tableau en sous-tableaux le long d'un certain axe. Cette méthode permet de découper un tableau en plusieurs parties de tailles spécifiées, créant ainsi une liste de sous-tableaux. Assurez-vous que les indices spécifiés dans indices_or_sections sont valides et ne dépassent pas la taille du tableau le long de l'axe spécifié. Si la découpe en sections inégales entraîne des parties de tailles différentes, NumPy générera un avertissement.
2. Syntaxe et usage de la méthode numpy.split()
La syntaxe générale de la fonction numpy.split() est la suivante :
|
1 |
numpy.split(ary, indices_or_sections, axis=0) |
où :
- ary : Le tableau que vous souhaitez diviser.
- indices_or_sections : C'est l'argument clé principal qui détermine comment vous voulez diviser le tableau. Cela peut être soit un entier, spécifiant le nombre de sections égales dans lesquelles diviser le tableau, soit une liste d'indices indiquant où diviser le tableau. Par exemple, si indices_or_sections est un entier n, le tableau sera divisé en n parties égales.
- axis : L'axe le long duquel effectuer la division. Par défaut, l'axe est 0.
3. Exemples d'usages de la méthode numpy.split()
Exemple de découpage en sections égales
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
import numpy as np array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) sections = np.split(array, 3) print(sections) """ output : [array([1, 2, 3]), array([4, 5, 6]), array([7, 8, 9])] """ |
Exemple de découpage en utilisant des indices spécifiques
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
import numpy as np array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) indices = [2, 5] sections = np.split(array, indices) print(sections) """ output: [array([1, 2]), array([3, 4, 5]), array([6, 7, 8, 9])] """ |
Younes Derfoufi
CRMEF OUJDA
