1、使用array_split()拆分NumPy数组
拆分是联接的反向操作。
联接将多个数组合并为一个,拆分将一个数组拆分为多个。
我们使用array_split()
拆分数组,将要拆分的数组和拆分次数传递给它。
例如:
将数组分为3部分:
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) newarr = np.array_split(arr, 3) print(newarr)
注意:返回值是一个包含三个数组的数组。
如果数组中的元素少于要求的数量,它将从末尾进行相应调整。
例如:
将数组分成4个部分:
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) newarr = np.array_split(arr, 4) print(newarr)
注意:我们还有可用的方法split()
,但是当元素较少用于拆分的源数组中时,它不会调整元素,如上面的示例,array_split()
正常工作,但split()
会失败。
2、拆分成数组
array_split()
方法的返回值是一个包含每个拆分的数组。
如果你把一个数组分成3个数组,可以像任何数组元素一样从结果中访问它们:
例如:
访问拆分的数组:
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) newarr = np.array_split(arr, 3) print(newarr[0]) print(newarr[1]) print(newarr[2])
3、拆分二维数组
拆分二维数组时,请使用相同的语法。
使用array_split()
方法,传入要拆分的数组和要拆分的次数。
例如:
将二维数组拆分为三个二维数组。
import numpy as np arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10], [11, 12]]) newarr = np.array_split(arr, 3) print(newarr)
上面的示例返回三个2-D数组。
让我们看另一个示例,这次2-D数组中的每个元素都包含3个元素。
例如:
将二维数组拆分为三个二维数组。
import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]]) newarr = np.array_split(arr, 3) print(newarr)
上面的示例返回三个2-D数组。
此外,您可以指定要进行拆分的轴。
下面的示例还返回三个2-D数组,但它们沿行(axis=1)分开。
例如:
沿行将2-D数组拆分为三个2-D数组。
import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]]) newarr = np.array_split(arr, 3, axis=1) print(newarr)
另一种解决方案是使用与hstack()
相反的hsplit()
例如:
使用hsplit()
方法将二维数组沿行拆分为三个二维数组。
import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]]) newarr = np.hsplit(arr, 3) print(newarr)
注意:与vstack()
和dstack()
类似的替代版本可以作为vsplit()
和dsplit()
。