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Numpy array 横向分割、纵向分割、等量分割、非等量分割

创建数据

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import numpy as np

A = np.arange(12).reshape((3, 4))

"""
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
"""

print(A)
[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]

纵向分割

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print(np.split(A, 2, axis=1))
"""
[array([[0, 1],
[4, 5],
[8, 9]]), array([[ 2, 3],
[ 6, 7],
[10, 11]])]
"""

横向分割

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print(np.split(A, 3, axis=0))

# [array([[0, 1, 2, 3]]), array([[4, 5, 6, 7]]), array([[ 8, 9, 10, 11]])]

不等量的分割

在机器学习时经常会需要将数据做不等量的分割,因此解决办法为np.array_split()

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print(np.array_split(A, 3, axis=1))
"""
[array([[0, 1],
[4, 5],
[8, 9]]), array([[ 2],
[ 6],
[10]]), array([[ 3],
[ 7],
[11]])]
"""

成功将Array不等量分割!

其他的分割方式

在Numpy里还有np.vsplit()与横np.hsplit()方式可用。

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print(np.vsplit(A, 3)) #等于 print(np.split(A, 3, axis=0))

# [array([[0, 1, 2, 3]]), array([[4, 5, 6, 7]]), array([[ 8, 9, 10, 11]])]


print(np.hsplit(A, 2)) #等于 print(np.split(A, 2, axis=1))
"""
[array([[0, 1],
[4, 5],
[8, 9]]), array([[ 2, 3],
[ 6, 7],
[10, 11]])]
"""

Reference