numpy.split

numpy.split(ary, indices_or_sections, axis=0)

将数组分割成多个子数组，作为对 ary 的视图。

参数：

aryndarray

要分割成子数组的数组。

indices_or_sections整数或一维数组

如果 indices_or_sections 是整数 N，则数组将沿 axis 分割成 N 个相等的数组。如果无法进行这种分割，则会引发错误。

如果 indices_or_sections 是一个排序整数的一维数组，则这些条目指示沿 axis 数组分割的位置。例如，[2, 3] 将对 axis=0 产生：

• ary[:2]

• ary[2:3]

• ary[3:]

如果索引超过沿 axis 数组的维度，则相应地返回一个空子数组。

axisint，可选

要分割的轴，默认为 0。

返回：

子数组ndarray 列表

作为对 ary 的视图的子数组列表。

引发：

ValueError

如果 indices_or_sections 给定为整数，但分割结果不是均等分割。

另请参见

array_split

将数组分割成多个大小相等或接近相等大小的子数组。如果无法进行均等分割，则不会引发异常。

hsplit

水平（列方向）分割数组成多个子数组。

vsplit

垂直（行方向）分割数组成多个子数组。

dsplit

沿第三轴（深度）分割数组成多个子数组。

concatenate

沿现有轴连接一系列数组。

stack

沿新轴连接一系列数组。

hstack

水平（列方向）依次堆叠数组。

vstack

垂直（行方向）依次堆叠数组。

dstack

深度方向（沿第三维）依次堆叠数组。

示例

>>> import numpy as np
>>> x = np.arange(9.0)
>>> np.split(x, 3)
[array([0.,  1.,  2.]), array([3.,  4.,  5.]), array([6.,  7.,  8.])]

>>> x = np.arange(8.0)
>>> np.split(x, [3, 5, 6, 10])
[array([0.,  1.,  2.]),
 array([3.,  4.]),
 array([5.]),
 array([6.,  7.]),
 array([], dtype=float64)]