numpy.ma.hsplit

ma.hsplit = <numpy.ma.extras._fromnxfunction_single object>

将数组水平（按列）拆分为多个子数组。

请参考 split 文档。 hsplit 等同于 split 且 axis=1，数组始终沿第二轴拆分，除了 1 维数组，它在 axis=0 处拆分。

另请参见

split

将数组拆分为多个大小相同的子数组。

注释

该函数同时应用于 _data 和 _mask（如果有）。

示例

>>> import numpy as np
>>> x = np.arange(16.0).reshape(4, 4)
>>> x
array([[ 0.,   1.,   2.,   3.],
       [ 4.,   5.,   6.,   7.],
       [ 8.,   9.,  10.,  11.],
       [12.,  13.,  14.,  15.]])
>>> np.hsplit(x, 2)
[array([[  0.,   1.],
       [  4.,   5.],
       [  8.,   9.],
       [12.,  13.]]),
 array([[  2.,   3.],
       [  6.,   7.],
       [10.,  11.],
       [14.,  15.]])]
>>> np.hsplit(x, np.array([3, 6]))
[array([[ 0.,   1.,   2.],
       [ 4.,   5.,   6.],
       [ 8.,   9.,  10.],
       [12.,  13.,  14.]]),
 array([[ 3.],
       [ 7.],
       [11.],
       [15.]]),
 array([], shape=(4, 0), dtype=float64)]

对于更高维度的数组，拆分仍然沿第二轴。

>>> x = np.arange(8.0).reshape(2, 2, 2)
>>> x
array([[[0.,  1.],
        [2.,  3.]],
       [[4.,  5.],
        [6.,  7.]]])
>>> np.hsplit(x, 2)
[array([[[0.,  1.]],
       [[4.,  5.]]]),
 array([[[2.,  3.]],
       [[6.,  7.]]])]

对于 1 维数组，拆分沿轴 0。

>>> x = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
>>> np.hsplit(x, 2)
[array([0, 1, 2]), array([3, 4, 5])]