NumPy 数组拆分

告知:目的是学习,不以利益,内容都来自大数据,仅供学习以参考!

拆分 NumPy 数组
拆分是连接的反向操作。

连接(Joining)是将多个数组合并为一个,拆分(Spliting)将一个数组拆分为多个。

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

实例
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。

实例
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拆分时,它将不会调整元素,如上例那样,array_split() 正常工作,但 split() 会失败。

拆分为数组
array_split() 方法的返回值是一个包含每个分割的数组。

如果将一个数组拆分为 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:

实例
访问拆分的数组:

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
拆分二维数组时,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。

实例
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。

让我们看另一个例子,这次 2-D 数组中的每个元素包含 3 个元素。

实例
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,您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。

实例
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()。

实例
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。

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