NumPy আইন্দ্রন বিভক্ত

NumPy ভেক্টর ভাগ করা

ভাগ করা হল জোড়ার বিপরীত

জোড়া (Joining) হল একাধিক ভেক্টরকে একটি ভেক্টরে সংযুক্ত করা, ভাগ করা (Spliting) হল একটি ভেক্টরকে একাধিক ভেক্টরে ভাগ করা

আমরা ব্যবহার করি array_split() ভেক্টর ভাগ করা, যা ভেক্টর এবং ভেক্টরকে সংযুক্ত করে

উদাহরণ

ভেক্টরকে 3টি অংশে ভাগ করা

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
newarr = np.array_split(arr, 3)
print(newarr)

প্রয়োগ সম্প্রসারণ

মন্তব্য:রিটার্ন মাল্টিভেক্টর একটি ভেক্টর ভাগ করা এলিমেন্ট ধারণ করে

যদি ভেক্টরের এলিমেন্ট একটির কম, তবে এটি শেষ থেকে সংযোজিত হবে

উদাহরণ

ভেক্টরকে 4টি অংশে ভাগ করা

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
newarr = np.array_split(arr, 4)
print(newarr)

প্রয়োগ সম্প্রসারণ

সুঝান:আমরা আরও split() মেথড উপলব্ধ, কিন্তু যখন সোর্স ভেক্টরের এলিমেন্ট কম, তখন এটি এলিমেন্টকে সংযোজিত করবে, যেমন উদাহরণে দেখা যাচ্ছেarray_split() নিয়মিতভাবে কাজ করে, কিন্তু split() ব্যর্থ হবে

ভেক্টর ভাগ করা

array_split() মেথডের রিটার্ন মাল্টিভেক্টর, যা প্রত্যেক ভাগ ভেক্টর ধারণ করে

যদি একটি ভেক্টর 3টি ভেক্টরে ভাগ করা হয়, তবে এগুলোকে ভেক্টর এলিমেন্ট হিসাবে ব্যবহার করা যাবে

উদাহরণ

ভাগ করা ভেক্টর পরিবর্তন করুন

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
newarr = np.array_split(arr, 3)
print(newarr[0])
print(newarr[1])
print(newarr[2])

প্রয়োগ সম্প্রসারণ

দ্বিমাত্রিক ভেক্টর ভাগ করা

দ্বিমাত্রিক ভেক্টর ভাগ করার সময়, একই সাইন্ট্যাক্স ব্যবহার করুন

ব্যবহার করুন array_split() মেথড, যা ভেক্টর এবং ভেক্টরকে সংযুক্ত করে কম্পাউন্ড ভেক্টর তৈরি করে

উদাহরণ

把这个 2-D 拆分为三个 2-D 数组。

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10], [11, 12]])
newarr = np.array_split(arr, 3)
print(newarr)

প্রয়োগ সম্প্রসারণ

上例返回三个 2-D 数组。

让我们看另一个例子，这次 2-D 数组中的每个元素包含 3 个元素。

উদাহরণ

把这个 2-D 拆分为三个 2-D 数组。

import numpy as np
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(arr, 3)
print(newarr)

প্রয়োগ সম্প্রসারণ

上例返回三个 2-D 数组。

此外，您可以指定要进行拆分的轴。

下面的例子还返回三个 2-D 数组，但它们沿行 (axis=1) 分割。

উদাহরণ

沿行把这个 2-D 拆分为三个 2-D 数组。

import numpy as np
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(arr, 3, axis=1)
print(newarr)

প্রয়োগ সম্প্রসারণ

একটি অন্যান্য সমাধান হল hstack() বিপরীত hsplit().

উদাহরণ

hsplit() মথুর মাধ্যমে 2-D আইনক্রমিকভাবে তিনটি 2-D আইনক্রমিকভাবে ভাগ করুন

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]])
newarr = np.hsplit(arr, 3)
print(newarr)

প্রয়োগ সম্প্রসারণ

সুঝান:vsplit() এবং dsplit() ব্যবহার করা যেতে পারে vstack() এবং dstack() অন্যান্য পর্যায়কালীন পদ্ধতি