• np.split()函数详解


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    NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。np.split()函数的作用是将一个数组拆分为多个子数组,跟Tensorflow中的slice()函数有点类似,但是np.split()函数返回的是多个数组,tf.slice()函数返回的则是被切取的一个张量,区别还是挺大的。

    1.官方注释

    官方的注释如下:

     """
        Split an array into multiple sub-arrays.
    
        Parameters
        ----------
        ary : ndarray
            Array to be divided into sub-arrays.
        indices_or_sections : int or 1-D array
            If `indices_or_sections` is an integer, N, the array will be divided
            into N equal arrays along `axis`.  If such a split is not possible,
            an error is raised.
    
            If `indices_or_sections` is a 1-D array of sorted integers, the entries
            indicate where along `axis` the array is split.  For example,
            ``[2, 3]`` would, for ``axis=0``, result in
    
              - ary[:2]
              - ary[2:3]
              - ary[3:]
    
            If an index exceeds the dimension of the array along `axis`,
            an empty sub-array is returned correspondingly.
        axis : int, optional
            The axis along which to split, default is 0.
    
        Returns
        -------
        sub-arrays : list of ndarrays
            A list of sub-arrays.
    
        Raises
        ------
        ValueError
            If `indices_or_sections` is given as an integer, but
            a split does not result in equal division.
    
        See Also
        --------
        array_split : Split an array into multiple sub-arrays of equal or
                      near-equal size.  Does not raise an exception if
                      an equal division cannot be made.
        hsplit : Split array into multiple sub-arrays horizontally (column-wise).
        vsplit : Split array into multiple sub-arrays vertically (row wise).
        dsplit : Split array into multiple sub-arrays along the 3rd axis (depth).
        concatenate : Join a sequence of arrays along an existing axis.
        stack : Join a sequence of arrays along a new axis.
        hstack : Stack arrays in sequence horizontally (column wise).
        vstack : Stack arrays in sequence vertically (row wise).
        dstack : Stack arrays in sequence depth wise (along third dimension).
    

    除了split函数外,还有array_split函数,hsplit函数(用于水平分割),vsplit函数(用于垂直分割)等等。spli函数只能用于均等分割,如果不能均等分割则会报错:array split does not result in an equal division。而array_split则全能一点,可以用于不均等分割。

    2.参数解释

    def split(ary, indices_or_sections, axis=0):
    ...
        return res
    
    • ary
      ary的类型为ndarray(n维数组),表示待分割的原始数组
    • indices_or_sections
      indices_or_sections的类型为int或者一维数组,表示一个索引,也就是切的位置所在。indices_or_sections的值如果是一个整数的话,就用这个数平均分割原数组。indices_or_sections的值如果是一个数组的话,就以数组中的数字为索引切开,这个不是太好理解,待会看例子应该就容易理解了。
    • axis
      axis的类型为int,表示的是沿哪个维度切,默认为0表示横向切,为1时表示纵向切。

    3.例子

    • 例1
    A = np.arange(36).reshape((2, 2, 9))
    print(A)
    print(A.shape)
    [A1, A2, A3] = np.split(A, [3, 6], axis=2)
    C = np.split(A, 3, axis=2)
    
    • 例2

    参考

    [1] NumPy 教程
    [2] numpy.split()函数
    [3] NumPy中对数组进行切分及一些基本概念

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Kobaayyy/p/12545141.html
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