numpy.split

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

将一个数组分割成多个子数组,作为 ary 的视图.

参数:

aryndarray

要被分成子数组的数组.

indices_or_sections整数或1维数组

如果 indices_or_sections 是一个整数,N,数组将沿着 axis 被分割成 N 个等份数组.如果这样的分割不可能,则会引发一个错误.

如果 indices_or_sections 是一个排序后的 1-D 整数数组,这些条目表示沿 axis 分割数组的位置.例如,``[2, 3]`` 对于 axis=0,将导致

• ary[:2]

• ary[2:3]

• ary[3:]

如果索引超过了沿 axis 的数组维度,则相应地返回一个空子数组.

axisint, 可选

要分割的轴,默认为 0.

返回:

sub-arraysndarrays 列表

作为对 ary 的视图的子数组列表.

引发:

ValueError

如果 indices_or_sections 被给定为一个整数,但分割结果不导致相等的划分.

参见

array_split

将一个数组分割成多个大小相等或接近相等的子数组.如果无法进行相等分割,则不会引发异常.

hsplit

将数组水平（按列）拆分为多个子数组.

vsplit

将数组垂直（按行）拆分为多个子数组.

dsplit

沿第3轴（深度）将数组拆分为多个子数组.

concatenate

沿现有轴连接一系列数组.

stack

沿新轴连接一系列数组.

hstack

按顺序水平堆叠数组（按列）.

vstack

按顺序垂直（按行）堆叠数组.

dstack

按深度顺序堆叠数组（沿第三维度）.

示例

>>> import numpy as np
>>> x = np.arange(9.0)
>>> np.split(x, 3)
[array([0.,  1.,  2.]), array([3.,  4.,  5.]), array([6.,  7.,  8.])]

>>> x = np.arange(8.0)
>>> np.split(x, [3, 5, 6, 10])
[array([0.,  1.,  2.]),
 array([3.,  4.]),
 array([5.]),
 array([6.,  7.]),
 array([], dtype=float64)]