numpy.split

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

Разделение массива на несколько подмассивов как представлений в ary.

Параметры

aryndarray

Массив, который необходимо разделить на подмассивы.

indices_or_sectionsint или 1-D массив

Если indices_or_sections — целое число, N, массив будет разделен на N равных массивов вдоль axis. Если такое разделение невозможно, генерируется ошибка.

Если indices_or_sections — 1-D массив отсортированных целых чисел, записи 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, соответствующим образом возвращается пустой подмассив.

axisint, необязательно

Ось, вдоль которой необходимо разделить, по умолчанию 0.

Возвращаемое значение

подмассивысписок ndarray

Список подмассивов как представлений в ary.

Исключения

ValueError

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

См. также

array_split

Разделение массива на несколько подмассивов равного или приблизительно 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 (глубина).

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)]