NumPy 数组分割

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。

数组分割的基本函数如下：

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：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：沿着哪个维度进行切向，默认为0，横向切分。为1时，纵向切分

import numpy as np
a = np.arange(15)
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,5)
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 9 10 11 12 13 14]
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]), array([ 9, 10, 11]), array([12, 13, 14])]
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, 9, 10, 11, 12, 13, 14])]

当数组中的元素少于要求的数量，需要用array_split函数它将从末尾进行相应调整。

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
newarr = np.array_split(arr, 4)
print(newarr)

输出结果为：

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

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。

import numpy as np
harr = np.floor(10 * np.random.random((2, 8)))
print ('原array：')
print(harr)
 
print ('拆分后：')
print(np.hsplit(harr, 4))

输出结果为：

原array：
[[7. 9. 2. 6. 8. 7. 4. 5.]
 [2. 5. 3. 5. 9. 4. 1. 3.]]
拆分后：
[array([[7., 9.],
       [2., 5.]]), array([[2., 6.],
       [3., 5.]]), array([[8., 7.],
       [9., 4.]]), array([[4., 5.],
       [1., 3.]])]

numpy.vsplit

numpy.vsplit 沿着垂直轴分割，其分割方式与hsplit用法相同。

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]])]