numpy.split

numpy.split(ary, indices_or_sections, axis=0) [source]

Разделение массива на несколько подмассивов в виде представлений в ary.

Параметры

aryndarray

Массив, который нужно разделить на подмассивы.

indices_or_sectionsint or 1-D array

Если indices_or_sections является целым числом, N, массив будет разделен на N равных массивов вдоль axis. Если такое разделение невозможно, генерируется ошибка.

Если indices_or_sections является одномерным массивом отсортированных целых чисел, элементы указывают, где вдоль axis массив разделяется. Например, [2, 3] для axis=0, приведет к:

• ary[:2]
• ary[2:3]
• ary[3:]

Если индекс превышает размерность массива вдоль axis, соответствующий подмассив будет пустым.

axisint, optional

Ось, вдоль которой происходит разделение, по умолчанию 0.

Возвращаемые значения

sub-arrayslist of ndarrays

Список подмассивов в виде представлений в ary.

Исключения

ValueError

Если indices_or_sections задано как целое число, но разделение не приводит к равному разделению.

См. также

array_split

Разделение массива на несколько подмассивов равного или почти равного размера. Не генерирует исключение, если равное разделение невозможно.

hsplit

Разделение массива на несколько подмассивов по горизонтали (по столбцам).

vsplit

Разделение массива на несколько подмассивов по вертикали (по строкам).

dsplit

Разделение массива на несколько подмассивов вдоль третьей оси (глубины).

concatenate

Объединение последовательности массивов вдоль существующей оси.

stack

Объединение последовательности массивов вдоль новой оси.

hstack

Укладка массивов в последовательности по горизонтали (по столбцам).

vstack

Укладка массивов в последовательности по вертикали (по строкам).

dstack

Укладка массивов в последовательности по глубине (вдоль третьей размерности).

Примеры

>>> 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)]