NumPy分割数组
在 NumPy 中，可以使用多种方法将数组分割成多个子数组。这些方法包括 np.split、np.array_split、np.hsplit、np.vsplit 和 np.dsplit。以下是这些方法的详细介绍及示例：
np.split
np.split 函数用于将数组沿指定轴平均分割为多个子数组。
import numpy as np
# 一维数组分割
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
result = np.split(arr, 3)
print(result)
# 输出: [array([1, 2]), array([3, 4]), array([5, 6])]
# 二维数组分割
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]])
result = np.split(arr, 2, axis=0)
print(result)
# 输出:
# [array([[1, 2, 3],
# [4, 5, 6]]),
# array([[ 7, 8, 9],
# [10, 11, 12]])]
result = np.split(arr, 3, axis=1)
print(result)
# 输出:
# [array([[ 1],
# [ 4],
# [ 7],
# [10]]),
# array([[ 2],
# [ 5],
# [ 8],
# [11]]),
# array([[ 3],
# [ 6],
# [ 9],
# [12]])]
np.array_split
np.array_split 函数类似于 np.split，但允许不等分割，如果不能平均分割数组，则最后一个子数组会包含剩余的元素。
# 一维数组不等分割
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
result = np.array_split(arr, 3)
print(result)
# 输出: [array([1, 2, 3]), array([4, 5]), array([6, 7])]
# 二维数组不等分割
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]])
result = np.array_split(arr, 3, axis=0)
print(result)
# 输出:
# [array([[1, 2, 3],
# [4, 5, 6]]),
# array([[7, 8, 9]]),
# array([[10, 11, 12]])]
np.hsplit
np.hsplit 函数用于将数组水平分割（按列分割）。等价于 np.split 函数中的 axis=1。
arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])
result = np.hsplit(arr, 2)
print(result)
# 输出:
# [array([[ 1, 2],
# [ 5, 6],
# [ 9, 10]]),
# array([[ 3, 4],
# [ 7, 8],
# [11, 12]])]
result = np.hsplit(arr, [1, 3])
print(result)
# 输出:
# [array([[ 1],
# [ 5],
# [ 9]]),
# array([[ 2, 3],
# [ 6, 7],
# [10, 11]]),
# array([[ 4],
# [ 8],
# [12]])]
np.vsplit
np.vsplit 函数用于将数组垂直分割（按行分割）。等价于 np.split 函数中的 axis=0。
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]])
result = np.vsplit(arr, 2)
print(result)
# 输出:
# [array([[1, 2, 3],
# [4, 5, 6]]),
# array([[ 7, 8, 9],
# [10, 11, 12]])]
result = np.vsplit(arr, [1, 3])
print(result)
# 输出:
# [array([[1, 2, 3]]),
# array([[4, 5, 6],
# [7, 8, 9]]),
# array([[10, 11, 12]])]
np.dsplit
np.dsplit 函数用于将数组沿深度方向分割（第三轴）。
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])
result = np.dsplit(arr, 3)
print(result)
# 输出:
# [array([[[ 1],
# [ 4]],
# [[ 7],
# [10]]]),
# array([[[ 2],
# [ 5]],
# [[ 8],
# [11]]]),
# array([[[ 3],
# [ 6]],
# [[ 9],
# [12]]])]
通过这些方法，您可以灵活地分割 NumPy 数组以满足不同的数据处理需求。