将numpy数组切分成特定大小

将numpy数组按照特定大小切分可以使用numpy库中的reshape函数。reshape函数可以将一个多维数组重新排列成指定形状的数组，该函数的参数为一个表示新形状的元组。

下面是一个简单的示例代码，将一维数组按照指定的大小切分成多个小数组：

import numpy as np

# 构造一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

# 将数组切分成大小为3的小数组
new_shape = (int(len(arr)/3), 3)
new_arr = arr.reshape(new_shape)

print(new_arr)

输出结果为：

array([[ 1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6],
       [ 7,  8,  9],
       [10, 11, 12]])

需要注意的是，切分后的小数组大小必须能够整除原数组的大小，否则会抛出ValueError异常。另外，reshape函数默认是按照行优先的顺序进行排列的，如果需要按照列优先的顺序排列，则可以在调用reshape函数时指定参数order='F'。

相关问题

将numpy数组切分成不等长特定大小

如果要将numpy数组切分成不等长的特定大小，可以使用numpy库中的split函数。split函数的参数包括要切分的数组、切分的位置或者数量、沿着哪个维度进行切分等。

下面是一个简单的示例代码，将一维数组按照指定的大小切分成不等长的小数组：

import numpy as np

# 构造一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

# 将数组切分成不等长的小数组
new_arr = np.split(arr, [3, 5, 8])

print(new_arr)

输出结果为：

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

其中，np.split(arr, [3, 5, 8])表示将数组arr按照位置3、5、8进行切分，得到的小数组分别为[1, 2, 3]、[4, 5]、[6, 7, 8]、[9, 10]。

需要注意的是，split函数可以沿着任意维度进行切分，如果需要沿着列进行切分，则可以将参数axis设置为1。另外，如果要将数组按照相等大小切分，可以使用numpy库中的array_split函数。

numpy 数组分割

numpy数组分割通常是指将一个大型数组分成较小的、更易于管理的部分。这在处理大量数据或者需要并行计算的时候非常有用。numpy库提供了一些函数来进行数组的切片（slicing）或拆分（splitting）。

1. 切片（Slicing）：可以使用`numpy.ndarray`的切片语法，通过指定起始索引、结束索引（包含最后一个元素）和步长来选取部分子数组。例如：

import numpy as np
arr = np.array(range(10))
sub_arr = arr[2:7]  # 取出索引从2到6（包含6）的所有元素

2. 拆分（Splitting）：`numpy.split()` 函数可以根据指定的大小或均匀地分割数组。如果需要按照特定间隔划分，可以这样做：

arr_split = np.split(arr, [2, 5])  # 分割点是2和5，返回两个子数组

这将创建一个列表，其中第一个子数组包含索引从0到1（包括1），第二个子数组包含2到4（包括4），第三个子数组包含剩余的元素。