是否可以在 numpy 中按间隔 n 系统地对长度为 m 的一维数组进行切片?假设我有一个包含 1000 个值的列表,我可以轻松地将其分成 10 个包含 100 个值的列表吗?
您可以同时使用
np.array_split()
和np.split()
,它们实际上是相同的,但有一点注释(根据np.array_split()
)
来自文档:
x = np.arange(8.0)
np.array_split(x, 3)
#Result
[array([0., 1., 2.]), array([3., 4., 5.]), array([6., 7.])]
将数组拆分为多个子数组。
请参阅拆分文档。之间唯一的区别 这些功能是 array_split 允许indices_or_sections 不等分轴的整数。对于一个数组 长度 l 应该被分成 n 部分,它返回 l % n 大小为 l//n + 1 的子数组,其余大小为 l//n。
array_split 也允许以不等间距拆分,如果这满足您的需求
ar = np.arange(0, 20, dtype='int')
s = [2, 7, 12, 17]
np.array_split(ar, s)
Out[80]:
[array([0, 1]),
array([2, 3, 4, 5, 6]),
array([ 7, 8, 9, 10, 11]),
array([12, 13, 14, 15, 16]),
array([17, 18, 19])]