分割数组
| 函数 | 数组及操作 |
|---|---|
split |
将一个数组分割为多个子数组 |
hsplit |
将一个数组水平分割为多个子数组（按列） |
vsplit |
将一个数组垂直分割为多个子数组（按行） |
numpy.split
numpy.split 函数沿特定的轴将数组分割为子数组，格式如下：
numpy.split(ary, indices_or_sections, axis)
参数说明：
ary：被分割的数组indices_or_sections：如果是一个整数，就用该数平均切分，如果是一个数组，为沿轴切分的位置（左开右闭）axis：设置沿着哪个方向进行切分，默认为 0，横向切分，即水平方向。为 1 时，纵向切分，即竖直方向。
实例
import numpy as np a = np.arange(9) print ('第一个数组：') print (a) print ('\n') print ('将数组分为三个大小相等的子数组：') b = np.split(a,3) print (b) print ('\n') print ('将数组在一维数组中表明的位置分割：') b = np.split(a,[4,7]) print (b)
输出结果为：
第一个数组： [0 1 2 3 4 5 6 7 8] 将数组分为三个大小相等的子数组： [array([0, 1, 2]), array([3, 4, 5]), array([6, 7, 8])] 将数组在一维数组中表明的位置分割： [array([0, 1, 2, 3]), array([4, 5, 6]), array([7, 8])]
axis 为 0 时在水平方向分割，axis 为 1 时在垂直方向分割：
实例
import numpy as np a = np.arange(16).reshape(4, 4) print('第一个数组：') print(a) print('\n') print('默认分割（0轴）：') b = np.split(a,2) print(b) print('\n') print('沿水平方向分割：') c = np.split(a,2,1) print(c) print('\n') print('沿水平方向分割：') d= np.hsplit(a,2) print(d)
输出结果为：
第一个数组： [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11] [12 13 14 15]] 默认分割（0轴）： [array([[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7]]), array([[ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15]])] 沿水平方向分割： [array([[ 0, 1], [ 4, 5], [ 8, 9], [12, 13]]), array([[ 2, 3], [ 6, 7], [10, 11], [14, 15]])] 沿水平方向分割： [array([[ 0, 1], [ 4, 5], [ 8, 9], [12, 13]]), array([[ 2, 3], [ 6, 7], [10, 11], [14, 15]])]
numpy.hsplit
numpy.hsplit 函数用于水平分割数组，通过指定要返回的相同形状的数组数量来拆分原数组。
实例
import numpy as np harr = np.floor(10 * np.random.random((2, 6))) print ('原array：') print(harr) print ('拆分后：') print(np.hsplit(harr, 3))
输出结果为：
原array： [[4. 7. 6. 3. 2. 6.] [6. 3. 6. 7. 9. 7.]] 拆分后： [array([[4., 7.], [6., 3.]]), array([[6., 3.], [6., 7.]]), array([[2., 6.], [9., 7.]])]
numpy.vsplit
numpy.vsplit 沿着垂直轴分割，其分割方式与hsplit用法相同。
实例
import numpy as np a = np.arange(16).reshape(4,4) print ('第一个数组：') print (a) print ('\n') print ('竖直分割：') b = np.vsplit(a,2) print (b)
输出结果为：
第一个数组： [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11] [12 13 14 15]] 竖直分割： [array([[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7]]), array([[ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15]])]
REF
https://www.cnblogs.com/mzct123/p/8659193.html （numpy flatten ravel）
https://blog.csdn.net/weixin_43960668/article/details/114979389 （numpy flatten ravel）
https://www.runoob.com/numpy/numpy-array-manipulation.html