NumPy 分割與搜索數組詳解

NumPy 分割數組

NumPy 提供了 np.array_split() 函數來分割數組，將一個數組拆分成多個較小的子數組。

基本用法

語法：

np.array_split(array, indices_or_sections, axis=None)

array： 要分割的 NumPy 數組。
indices_or_sections： 指定分割位置的整數列表或要包含每個子數組的元素數量的列表。
axis： 可選參數，指定要分割的軸。預設為 0（即行分割）。

示例：

import numpy as np

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

# 將數組分割成 3 個子數組
new_arrays = np.array_split(arr, 3)
print(new_arrays)  # 輸出：
                        # [array([1, 2]), array([3, 4]), array([5, 6])]

# 指定分割位置
new_arrays = np.array_split(arr, [2, 5])
print(new_arrays)  # 輸出：
                        # [array([1, 2]), array([3, 4]), array([5, 6])]

# 沿列分割
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
new_arrays = np.array_split(arr, 3, axis=1)
print(new_arrays)  # 輸出：
                        # [array([[1, 4, 7]]), array([[2, 5, 8]]), array([[3, 6, 9]])]

註意事項

如果 indices_or_sections 指定的分割位置超出數組範圍，則會引發異常。
如果數組元素數量不足以滿足分割要求，則會從末尾進行調整。
np.array_split() 返回一個包含子數組的列表。

高級用法

除了基本用法之外，np.array_split() 還可以用於更複雜的分割操作：

使用掩碼進行分割： 您可以使用掩碼數組來指示哪些元素應該包含在每個子數組中。
不均勻分割： 您可以指定每個子數組包含的元素數量，即使數量不均等。
沿著任意軸分割： 您可以使用 axis 參數指定要分割的軸。

例如，以下代碼使用掩碼將數組分割成兩個子數組，第一個子數組包含所有偶數元素，第二個子數組包含所有奇數元素：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
mask = arr % 2 == 0
new_arrays = np.array_split(arr, mask)
print(new_arrays)  # 輸出：
                        # [array([2, 4, 6]), array([1, 3, 5])]

練習

使用 np.array_split() 將以下數組 arr 沿行分割成 4 個子數組，每個子數組包含相等數量的元素。

import numpy as np

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

在評論中分享您的代碼和輸出。

Sure, here is the requested Markdown formatted content:

NumPy 搜索數組

NumPy 提供了多種方法來搜索數組中的元素，並返回匹配項的索引。

基本用法：np.where()

語法：

np.where(condition)

condition：用於確定要查找的元素的布爾條件。

功能：

np.where() 逐個元素比較條件，並返回滿足條件的元素的索引。
它返回一個元組，其中包含一個或多個數組，每個數組表示滿足條件的元素的索引。

示例：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

# 查找值為 4 的索引
indices = np.where(arr == 4)
print(indices)  # 輸出： (array([3, 5, 6]),)

# 查找大於 5 的元素的索引
indices = np.where(arr > 5)
print(indices)  # 輸出： (array([6, 7, 8]),)

搜索排序數組：np.searchsorted()

語法：

np.searchsorted(array, value, side='left')

array：已排序的 NumPy 數組。
value：要搜索的值。
side：可選參數，指定搜索方向。預設為 'left'（從左到右）。

功能：

np.searchsorted() 在排序數組中執行二進位搜索，並返回指定值應插入的位置以保持排序順序。
它假定輸入數組已排序。

示例：

import numpy as np

arr = np.array([1, 3, 5, 7, 9])

# 查找值 7 應插入的索引
index = np.searchsorted(arr, 7)
print(index)  # 輸出： 3

# 從右側查找值 2 應插入的索引
index = np.searchsorted(arr, 2, side='right')
print(index)  # 輸出： 1

練習

使用 np.where() 或 np.searchsorted() 正確找到以下數組 arr 中所有等於 3 的元素的索引。

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 3, 3, 6, 7, 8])

在評論中分享您的代碼和輸出。

最後

為了方便其他設備和平臺的小伙伴觀看往期文章：

微信公眾號搜索：Let us Coding，關註後即可獲取最新文章推送

看完如果覺得有幫助，歡迎點贊、收藏、關註