Как разбить массив numpy на основе строк и сохранить эти значения в разных массивах

У меня есть этот массив numpy:

sample= 
[[0.8 0.2 0.7 0.1]
 [0.7 0.5 0.5 0.0]
 [0.7 0.5 0.5 0.1]
 [0.7 0.5 0.3 0.3]
 [0.9 0.6 0.2 0.1]
 [0.8 0.6 0.5 0.0]]

Я хочу разделить его на основе строк (6), а также поместить эти значения в разные массивы numpy. Например:

sample_row_1 = [0.8 0.2 0.7 0.1]
sample_row_2 = [0.7 0.5 0.5 0.0]
sample_row_3 = [0.7 0.5 0.5 0.1]
sample_row_4 = [0.7 0.5 0.3 0.3]
sample_row_5 = [0.9 0.6 0.2 0.1]
sample_row_6 = [0.8 0.6 0.5 0.0]

Пользователи StackOverflow помогут вам, после того, как вы помогаете себе. Узнайте, как задавать хорошие вопросы: stackoverflow.com/help/how-to-ask. И stackoverflow.com/help/mcve.

Nic3500 10.08.2018 12:33

Добро пожаловать в Stack Overflow! Пожалуйста, возьмите тур и посетите центр помощи, чтобы получить максимальную отдачу от этого сайта.

CJ Dennis 10.08.2018 13:45
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
1
2
41
2

Ответы 2

Должна быть веская причина, почему базовая индексация массива через A[i] недостаточна и вы нужно извлекаете в несколько переменных.

И, если есть веская причина, вам не следует определять переменное количество переменных. Вместо этого используйте словарь:

import numpy as np

A = np.arange(16).reshape((4, 4))

arrs = {i: A[i] for i in range(A.shape[0])}

print(arrs)

{0: array([0, 1, 2, 3]),
 1: array([4, 5, 6, 7]),
 2: array([ 8,  9, 10, 11]),
 3: array([12, 13, 14, 15])}

Или поместите их в список ndarrays:

import numpy as np

A = np.arange(16).reshape((4, 4))

y = [a for a in A]

print(y)

# and access by index
print(y[0])

Другие вопросы по теме