Numpy 数组分割

在本文中，我们将介绍Numpy中数组分割的操作，特别是用一个值作为分隔符进行数组分割的方法。

阅读更多：Numpy 教程

Numpy数组分割

Numpy是在Python中进行科学计算和数据分析的一个重要库，有着许多有用的特性，其中包括数组分割。Numpy数组可以通过不同的方式进行分割，可以按照轴、数量、大小或者指定位置进行分割。

在下面的例子中，首先我们定义了一个Numpy数组：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 5, 5])

我们可以使用split函数来对数组进行分割：

np.split(arr, 3)

这个函数将会把我们的数组分割成3个部分：

[array([1, 2, 2]),
 array([3, 3, 3]),
 array([4, 5, 5])]

另外一个方便的函数是array_split, 它可以像 split() 函数一样工作，但是可以对不等长度的数组进行分割：

np.array_split(arr, 4)

这个函数将会把我们的数组分割成4个部分：

[array([1, 2, 2]), array([3, 3]), array([3, 4]), array([5, 5])]

使用值进行分割

下面我们来介绍如何使用一个值来进行数组分割。

arr = np.array([1, 2, 3, 2, 2, 3, 4, 5, 6])

arrs = np.split(arr, np.where(arr == 2)[0])

与先前的例子不同，我们使用了where()函数，将新数组的分割点指定为所有2的索引。

这个函数将会把我们的数组分割成N个部分：

[array([1]), array([], dtype=int64), array([3]), array([2, 2]), array([3, 4, 5, 6])]

在这个例子中，分割点是数组中所有2的元素，这个值被传递到 where() 函数中。

尝试一些不同的分割点，看看会发生什么：

arrs = np.split(arr, np.where(arr == 3)[0])

这个函数将会把我们的数组分割成N个部分：

[array([1, 2]), array([], dtype=int64), array([2]), array([], dtype=int64), array([4, 5, 6])]

我们可以看到，函数把数组分成了5个部分。

总结

在本文中，我们介绍了Numpy库中的数组分割操作，并介绍了使用一个值来进行数组分割的方法。这个方法对于处理数据非常有用，但要记住，要使这个方法有效，我们需要在数组中选择一个合适的分割点。