my_arrayサイズのnumpy配列があります100x20。2次元のnumpy配列my_arrとインデックスxを入力として受け取り、サイズ1x20 test_arrと99x20 train_arr。の2つの配列を返す関数を作成したいと思います。ベクトルtest_arrはmy_arr、インデックスxを持つ行列の行に対応しtrain_arr、残りの行が含まれます。私はマスキングを使用して解決策をたどろうとしました：
def split_train_test(my_arr, x):
a = np.ma.array(my_arr, mask=False)
a.mask[x, :] = True
a = np.array(a.compressed())
return a
どうやらこれは私が望んでいたように機能していません。結果としてnumpy配列を返し、配列を適切にトレーニングおよびテストするにはどうすればよいですか？
単純なインデックスを使用できますnumpy.delete。
def split_train_test(my_arr, x):
return np.delete(my_arr, x, 0), my_arr[x:x+1]
my_arr = np.arange(10).reshape(5,2)
train, test = split_train_test(my_arr, 2)
train
#array([[0, 1],
# [2, 3],
# [6, 7],
# [8, 9]])
test
#array([[4, 5]])
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