array_split函数

array_split函数是一个在numpy库中用于将数组按照指定的分割点进行分割的函数。它的语法如下：

`numpy.array_split(arr, indices_or_sections, axis=0)`

- `arr`：需要被分割的数组。
- `indices_or_sections`：可以是一个整数，表示要将数组分割成多少个相等大小的子数组；也可以是一个1-D数组，定义分割的位置。
- `axis`：表示沿着哪个轴进行分割，默认为0，即沿着第一个轴进行分割。

该函数返回一个包含分割后的子数组的列表。

以下是一些示例：

import numpy as np

arr = np.arange(10)  # 创建一个长度为10的数组
subarrays = np.array_split(arr, 3)  # 将数组分割成3个相等大小的子数组
print(subarrays)
# 输出: [array([0, 1, 2]), array([3, 4, 5]), array([6, 7, 8, 9])]

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
subarrays = np.array_split(arr, [2], axis=0)  # 沿着第一个轴将数组分割成两部分
print(subarrays)
# 输出: [array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]]), array([[7, 8, 9]])]

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相关问题

array_split

np.array_split和np.split()是NumPy中用于分割数组的函数。这两个函数的唯一区别是np.split()必须是等分，否则会抛出异常ValueError: array split does not result in an equal division。这两个函数的用法与np.array_split和np.split类似，只需要指定分割后的子数组个数即可。分割后的结果也是一个列表，列表中的元素是子数组。

综上所述，使用np.array_split可以将一个数组分割成多个子数组，无需等分。而使用np.split需要确保等分才能成功分割。np.hsplit和np.vsplit则分别用于按列和按行拆分数组。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [numpy——数组的切割操作（hsplit()、vsplit()、split()、array_split()）](https://blog.csdn.net/leilei7407/article/details/104028182)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

np.array_split

np.array_split函数可以将一个数组分割成多个子数组。根据引用和引用的代码示例，我们可以看到使用np.array_split函数将数组arr分割成了3个部分。同样，根据引用的代码示例，可以将数组arr分割成4个部分。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python NumPy 拆分数组](https://blog.csdn.net/weixin_64338372/article/details/128657289)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【Python入门知识】NumPy数组拆分，超详细讲解](https://blog.csdn.net/python56123/article/details/130493895)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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