Python numpy.split函数方法的使用-CJavaPy

numpy.split

numpy.split(ary, indices_or_sections, axis=0) [source]

将数组拆分为多个子数组，作为ary的视图。

参数：

ary ：ndarray

数组可分为子数组。

indices_or_sections ：int 或 1-D array

如果indexs_or_sections是整数N，

则该数组将沿轴分为N个相等的数组。

如果无法进行此类拆分，则会引发错误。

如果indexs_or_sections是一维排序的整数数组，

则条目指示沿轴在哪里拆分该数组。

例如，对于axis = 0，[2，3]

将导致

如果索引沿轴超出数组的维数，

则将相应返回一个空的子数组。

axis ：int, 可选

沿其分割的轴，默认为0。

返回值：

sub-arrays ：ndarrays的list

子数组列表，以查看ary。

Raises ：

ValueError

如果indices_or_sections以整数的形式给出，

但是分割不会导致相等的分割。

例子

1）按照指定的数量分割数组

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
# 将数组分成4个等大小的子数组
result = np.split(arr, 4)  
print(result)

2）根据索引分割数组

import numpy as np


arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
# 在索引3和索引5处分割
result = np.split(arr, [3, 5])  
print(result)

3）沿着列方向分割二维数组

import numpy as np


arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
 # 沿着列方向分割成3个子数组
result = np.split(arr, 3, axis=1) 
print(result)

4）分割不等大小的子数组

import numpy as np


arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
# 在索引2和索引5处分割
result = np.split(arr, [2, 5])  
print(result)