如何用Numpy划分成N个块?

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有这个如何将列表分成大小均匀的块?用于将数组分割成块。对于使用Numpy的巨型数组,还有更有效的方法吗?

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试试array_split,split, hsplit and vsplit:

n [9]: a = np.random.randint(0,10,[4,4])

In [10]: a
Out[10]: 
array([[2, 2, 7, 1],
       [5, 0, 3, 1],
       [2, 9, 8, 8],
       [5, 7, 7, 6]])

使array_split:

如果给出数组或列表作为第二个参数,则基本上给出了要“剪切”的索引。

# split rows into 0|1 2|3
In [4]: np.array_split(a, [1,3])
Out[4]:                                                                                                                       
[array([[2, 2, 7, 1]]),                                                                                                       
 array([[5, 0, 3, 1],                                                                                                         
       [2, 9, 8, 8]]),                                                                                                        
 array([[5, 7, 7, 6]])]

# split columns into 0| 1 2 3
In [5]: np.array_split(a, [1], axis=1)                                                                                           
Out[5]:                                                                                                                       
[array([[2],                                                                                                                  
       [5],                                                                                                                   
       [2],                                                                                                                   
       [5]]),                                                                                                                 
 array([[2, 7, 1],                                                                                                            
       [0, 3, 1],
       [9, 8, 8],
       [7, 7, 6]])]

作为第二个arg的整数指定:

In [6]: np.array_split(a, 2, axis=1)
Out[6]: 
[array([[2, 2],
       [5, 0],
       [2, 9],
       [5, 7]]),
 array([[7, 1],
       [3, 1],
       [8, 8],
       [7, 6]])]

Split的工作原理相同,但如果不可能进行相同的拆分,则会引发异常。

vspl和hplit几乎都是自我解释的:

In [11]: np.vsplit(a, 2)
Out[11]: 
[array([[2, 2, 7, 1],
       [5, 0, 3, 1]]),
 array([[2, 9, 8, 8],
       [5, 7, 7, 6]])]

In [12]: np.hsplit(a, 2)
Out[12]: 
[array([[2, 2],
       [5, 0],
       [2, 9],
       [5, 7]]),
 array([[7, 1],
       [3, 1],
       [8, 8],
       [7, 6]])]
用户回答回答于

试一试numpy.array_split...

从文件中:

>>> x = np.arange(8.0)
>>> np.array_split(x, 3)
    [array([ 0.,  1.,  2.]), array([ 3.,  4.,  5.]), array([ 6.,  7.])]

numpy.split,但如果组长度不相等,则不会引发异常。

如果块数>数组的长度,则嵌套在其中的空数组,如果将拆分数组保存在其中,则可以解决这个问题。可以通过以下方式删除空数组:

[x for x in a if x.size > 0]

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