NumPy Np.array_Split()

NumPy es una biblioteca de Python muy utilizada en la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Np.array_split() es una función de la biblioteca NumPy que nos permite dividir un array en múltiples subarrays. Esta función es muy útil cuando necesitamos trabajar con grandes cantidades de datos y queremos procesarlos de manera eficiente. En este artículo, aprenderemos sobre la función Np.array_split() y cómo podemos utilizarla en nuestro código.

Uso básico

Para utilizar la función Np.array_split(), necesitamos importar primero la biblioteca NumPy a nuestro código. Podemos hacerlo utilizando la siguiente instrucción:

import numpy as np

Una vez que hemos importado la biblioteca NumPy, podemos utilizar la función Np.array_split() para dividir un array en múltiples subarrays. Para hacer esto, necesitamos proporcionar el array que queremos dividir y el número de divisiones que deseamos realizar.

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

El resultado de este código será una lista con tres subarrays:

[array([1, 2]), array([3, 4]), array([5, 6])]

División de matrices

La función Np.array_split() también se puede utilizar para dividir matrices en submatrices. Para hacer esto, podemos proporcionar la matriz como un argumento y especificar el número de divisiones que deseamos realizar a lo largo de uno de los ejes.

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

El resultado de este código será una lista con tres submatrices:

[array([[1, 2],
[3, 4]]), array([[5, 6],
[7, 8]]), array([[ 9, 10],
[11, 12]])]

Índices personalizados

Además de dividir arrays y matrices en partes iguales, la función Np.array_split() también nos permite especificar índices personalizados para dividir el array. Para hacer esto, primero necesitamos generar una lista de índices de corte y luego pasársela a la función Np.array_split(). Estos índices de corte indican dónde debe dividirse el array.

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

El resultado de este código será una lista con tres subarrays:

[array([1, 2, 3]), array([4, 5]), array([6])]

Conclusión

La función Np.array_split() de NumPy es muy útil para dividir arrays y matrices en subarrays o submatrices. Esta función es muy fácil de utilizar y nos permite procesar grandes cantidades de datos de manera eficiente. Además, también nos permite especificar índices personalizados para dividir el array de acuerdo a nuestras necesidades específicas. Así que, no dudes en utilizar la función Np.array_split() en tus proyectos de ciencia de datos y aprendizaje automático.

Preguntas frecuentes

1. ¿La función Np.array_split() afecta el array original?

No, la función Np.array_split() no afecta el array original. Devuelve una lista de nuevos subarrays.

2. ¿Puedo utilizar la función Np.array_split() para dividir una matriz a lo largo del eje y?

Sí, podemos utilizar la función Np.array_split() para dividir una matriz a lo largo del eje y.

3. ¿Qué sucede si especifico un número mayor de divisiones que el número de elementos en el array?

Si especificamos un número mayor de divisiones que el número de elementos en el array, Python generará un ValueError.

4. ¿Cómo puedo unir los subarrays generados por la función Np.array_split()?

Podemos unir los subarrays utilizando la función de concatenación de NumPy, np.concatenate().

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