Numpy hsplit() 函数

Numpy hsplit() 函数用于将数组沿其水平轴(即轴 1)拆分为多个子数组。

此函数接受两个主要参数:一个是输入数组，另一个是要进行拆分的索引数量或数组。它返回通过拆分原始数组创建的子数组列表。

输入数组必须至少为二维，并且拆分数量应与数组沿指定轴的形状一致。此函数可用于将数据划分为易于处理或分析的块。

语法

Numpy hsplit() 函数的语法如下 -

numpy.hsplit(ary, indices_or_sections)

参数

以下是 Numpy hsplit() 函数的参数 -

• ary: 待拆分的输入数组。
• indices_or_sections(整数或一维数组): 可以是一个整数，表示沿第二个轴(即 axis=1)将数组拆分成的等分部分的数量，也可以是一个索引列表数组拆分的位置。

返回值

此函数返回拆分后的子数组列表。

示例 1

以下是 Numpy hsplit() 函数的示例，该函数沿列将数组拆分为 2 个子数组 -

import numpy as np

arr = np.arange(12).reshape(3, 4)
print("原始数组:")
print(arr)

split_arrays = np.hsplit(arr, 2)
print("
拆分数组:")
for a in split_arrays:
    print(a)

输出

原始数组:
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]

拆分数组:
[[ 0 1]
[ 4 5]
[ 8 9]]
[[ 2 3]
[ 6 7]
[10 11]]

示例 2

在此示例中，我们展示了 numpy hsplit() 函数如何通过创建空数组来处理超出数组维度的索引 -

import numpy as np

arr = np.arange(10).reshape(2, 5)
print("原始数组:")
print(arr)

split_arrays = np.hsplit(arr, [2, 6]) # 使用超出数组大小的索引
print("
拆分数组:")
for a in split_arrays:
    print(a)

执行上述代码后，我们得到以下结果

原始数组:
[[0 1 2 3 4]
[5 6 7 8 9]]

拆分数组:
[[0 1]
[5 6]]
[[2 3 4]
[7 8 9]]
[]

示例 3

在此示例中，hsplit() 函数将原始数组水平分成两个等宽的部分。然后打印每个部分以显示水平分割的结果 -

import numpy as np

# 创建一个 4x4 数组，值从 0 到 15
a = np.arange(16).reshape(4, 4)

print('第一个数组:')
print(a)
print('
')

# 将数组水平分割成两个相等的部分
b = np.hsplit(a, 2)

print('水平分割:')
for i, section in enumerate(b):
    print('第 {} 部分:'.format(i + 1))
    print(section)
    print('
    ')

输出

第一个数组:
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]
[12 13 14 15]]

水平拆分:
第 1 部分:
[[ 0 1]
[ 4 5]
[ 8 9]
[12 13]]

第 2 部分:
[[ 2 3]
[ 6 7]
[10 11]
[14 15]]

numpy_array_manipulation.html