NumPy 数组分割
分割 NumPy 数组
分割是合并的逆运算。
合并将多个数组合并为一个，而分割将一个数组拆分为多个。
我们使用 array_split() 方法分割数组，我们将要分割的数组和分割次数作为参数传递给它。
示例
将数组分割为 3 个部分
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
newarr = np.array_split(arr, 3)
print(newarr)
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注意： 返回值是一个包含三个数组的列表。
如果数组的元素数量少于所需数量，它将从末尾进行相应的调整。
示例
将数组分割为 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)
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注意： 我们还有 split() 方法可用，但当源数组中元素数量不足时，它不会像上面的示例中那样调整元素，array_split() 方法可以正常工作，但 split() 方法会失败。
分割成数组
array_split() 方法的返回值是一个数组，其中包含每个分割后的数组。
如果您将一个数组分割成 3 个数组，您可以像访问任何数组元素一样访问它们。
示例
访问分割后的数组
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])
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分割二维数组
分割二维数组时使用相同的语法。
使用 array_split() 方法，传入要分割的数组和要进行的分割次数。
示例
将二维数组分割成三个二维数组。
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)
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上面的示例返回三个二维数组。
让我们看另一个示例，这次二维数组中的每个元素都包含 3 个元素。
示例
将二维数组分割成三个二维数组。
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)
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上面的示例返回三个二维数组。
此外，您可以指定要围绕哪个轴进行分割。
下面的示例也返回三个二维数组，但它们是沿着行（axis=1）分割的。
示例
将二维数组沿着行分割成三个二维数组。
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, axis=1)
print(newarr)
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另一种解决方案是使用 hsplit() 方法，它是 hstack() 方法的相反。
示例
使用 hsplit() 方法沿着行将二维数组分割成三个二维数组。
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)
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注意： 与 vstack() 和 dstack() 方法类似，还可以使用 vsplit() 和 dsplit() 方法。
