NumPy 数组分割

分割 NumPy 数组

分割（拆分）是拼接的反向操作。

拼接（Joining）是将多个数组合并为一个，而分割（Spliting）将一个数组分割为多个。

使用 array_split() 分割数组，将要分割的数组和分割数传递给它。

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)

注释：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。

将数组分为 4 部分：

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
newarr = np.array_split(arr, 4)
print(newarr)

提示：我们也有 split() 方法可用，但是当源数组中的元素较少用于分割时，它将不会调整元素，如上例那样，array_split() 正常工作，但 split() 会失败。

分割为数组

array_split() 方法的返回值是一个包含每个分割的数组。

如果将一个数组分割为 3 个数组，则可以像使用任何数组元素一样从结果中访问它们：

访问分割的数组：

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])

分割二维数组

分割二维数组时，请使用相同的语法。

使用 array_split() 方法，传入要分割的数组和想要分割的数目。

把这个 2-D 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]])
newarr = np.array_split(arr, 3)
print(newarr)

上例返回三个 2-D 数组。

再看看另一个例子，这次 2-D 数组中的每个元素包含 3 个元素。

把这个 2-D 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)
print(newarr)

上例返回三个 2-D 数组。

此外，还可以指定要进行拆分的轴。

下面的例子还返回三个 2-D 数组，但它们沿行 (axis=1) 分割。

沿行把这个 2-D 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()。

使用 hsplit() 方法将 2-D 数组沿着行分成三个 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.hsplit(arr, 3)
print(newarr)

提示：vsplit() 和 dsplit() 可以使用与 vstack() 和 dstack() 类似的替代方法。