Intanto di ringrazio per la risposta.
Onestamente ho capito ben poco di quella linea di codice, ma adesso guardo la documentazione per chiarirmi. In ogni caso per continuare a il progetto stamattina, cosa devo fare per ottenere 20 matrici, che abbiano colonne = 1/2 numero di righe cioè per questo esempio 10x5?
Per un
numpy.array in due dimensioni (una matrice), lo slicing permette di estrarre sottomatrici nel seguente modo:
dove
a e
b indicano l'intervallo di righe da selezionare, mentre
c e
d indicano l'intervallo di colonne. Se
a e
b vengono omesse, come nell'esempio, si intendono tutte le righe. Detto questo, il codice che ho riportato sopra non fa altro che estrarre sottomatrici ciclando sull'intervallo di colonne: c:c+10 , c+10:c+20, c+20:c+30...
M.shape è una lista che contiene le dimensioni della matrice, quindi
M.shape[0] è il numero di righe,
M.shape[1] il numero di colonne.
numpy.arange è come il
range standard di python,
numpy.arange(a, b, c) significa "parti dal valore di
a e somma
c finchè non arrivi al valore di
b.
Detto questo, dovrebbe esserti immediato intuire come continuare il progetto. Se ti servono matrici che abbiano un numero di colonne pari a metà del numero di righe, anzichè ciclare a passi di
M.shape[0], cicli di
M.shape[0]//2.
Per semplicità considera una matrice come questa:
Python:
M = [[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23]
[24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47]
[48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71]
[72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95]]
matrici = [M[:,c:c + M.shape[0]//2] for c in np.arange(0,M.shape[1],M.shape[0]//2)]
for m in matrici:
print(m)
stamperà
Codice:
[[ 0 1]
[24 25]
[48 49]
[72 73]]
[[ 2 3]
[26 27]
[50 51]
[74 75]]
[[ 4 5]
[28 29]
[52 53]
[76 77]]
[[ 6 7]
[30 31]
[54 55]
[78 79]]
...