Numpy Split：如何将Python序列（时间序列/数组）分割成重叠的子序列

在本文中，我们将介绍使用Python的Numpy Split函数将Python序列（如时间序列/数组）分割成重叠的子序列。

阅读更多：Numpy 教程

理论知识

在Python中，我们可以使用Numpy Split函数来将序列（如时间序列/数组）分成多个相等或不相等的子序列。该函数的语法如下所示：

numpy.split(arr, indices_or_sections, axis=0)

其中：
– arr表示要分割的序列（如时间序列/数组）。
– indices_or_sections表示要分割出的子序列的数量或索引（索引从0开始），如果该值是一个整数，则将序列划分为该数量的相等子序列，如果该值是一个列表，则将序列划分为对应索引的不相等子序列。
– axis表示在哪个轴上进行分割（默认为0）。

实例演示

我们使用一个简单的例子来演示如何使用Numpy Split函数将Python序列（时间序列/数组）分割成重叠的子序列。

首先，我们导入Numpy库并创建一个包含10个元素的一维数组，然后使用Numpy Split函数将其分割成5个大小为2的子序列：

import numpy as np

arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
sub_arrs = np.split(arr, 5)

print(sub_arrs)

输出结果：

[array([0, 1]), array([2, 3]), array([4, 5]), array([6, 7]), array([8, 9])]

接下来，我们将使用Numpy Split函数将Python数组分割成重叠的子序列。 我们将创建一个包含10个元素的一维数组，并使用Numpy Split函数将其分割成5个大小为3的子序列，这些子序列可以重叠：

arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
sub_arrs = np.split(arr, [3, 6, 9])

print(sub_arrs)

输出结果：

[array([0, 1, 2]), array([3, 4, 5]), array([6, 7, 8]), array([9])]

在上面的示例中，我们在索引3，6和9处分割数组，并创建大小为3的子序列。由于我们使用了重叠子序列，因此输出结果的长度为4，其中包含最后一个元素单独作为一个子序列。

结论

在本文中，我们介绍了两个实例来演示如何使用Numpy Split函数将Python序列（如时间序列/数组）分割成重叠的子序列。该函数可以帮助我们处理大量数据，同时还可将数据压缩为更小的块以便于处理。因此，在处理时间序列或数组数据时，我们可以应用本文介绍的知识。

参考文献

• Numpy Split函数文档：https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.split.html