Numpy 数组切割

在本文中，我们将介绍如何使用 Numpy 中的 split 函数将一个数组划分成多个子数组。

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numpy.split() 函数

split 函数在 Numpy 中用于切割数组，并按照指定的位置将数组划分成多个子数组。

split 函数最常见的形式是：

numpy.split(ary, indices_or_sections, axis=0)

该函数的参数 ary 指定需要被切割的数组，indices_or_sections 指定切割的位置，也就是上述语句中的 axis 指定的轴上进行切割，将数组切割成多少个子数组取决于传递给 indices_or_sections 的值。

这里介绍两种切割方式：按照数量切割与按照指定值切割。

在使用该方式时，需要指定需要切割成的子数组的数量。如将长度为 9 的数组切割成 3 个子数组：

import numpy as np

# 输入数组
x = np.arange(9)
print(x)

# 将数组分割成三个新数组
print(np.split(x, 3))

输出：

[0 1 2 3 4 5 6 7 8]
[array([0, 1, 2]), array([3, 4, 5]), array([6, 7, 8])]

在使用该方式时，需要指定切割位置，也就是数据被切开的值。

import numpy as np

# 输入数组
x = np.array([3, 4, 7, 5, 9, 8, 6])
print(x)

# 将数组分割成两个新数组
print(np.split(x, [3, 5]))

输出：

[3 4 7 5 9 8 6]
[array([3, 4, 7]), array([5, 9]), array([8, 6])]

在这个例子中，我们将数组分成 3 个子数组，并且将 indices_or_sections 参数设置为 [3, 5]，即在第 3 个位置和第 5 个位置进行分割。

在 Numpy 中，使用 split 函数可以很方便地将一个数组划分为多个子数组。切割方式可以按照数量或者指定的值调整，应用非常广泛。