np.split詳解

一、入門級別——np.split的基本用法

np.split是Python中numpy模塊提供的一個函數，可以按照指定的軸將一個數組分割成多個子數組。它的基本用法是：

import numpy as np
arr = np.arange(9)
np.split(arr, 3)

這段代碼可以將長度為9的一維數組分割成3個長度為3的子數組。

np.split的第一個參數是要分割的數組，第二個參數是分割的數量，如果不均分則會報錯。如果要按照指定位置分割，則可以使用列表的方式傳入第二個參數：

np.split(arr, [2, 6])

這裡將會按照位置2和位置6進行分割。

需要注意的是，np.split默認是按照第0軸（行）分割數組，如果要按照列進行分割則需要設置axis參數為1：

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

這裡將會按照列將二維數組分成3個子數組。

二、進階級別——np.split的高級用法

np.split還支持按照指定長度進行分割：

np.split(arr, [2, 4, 7, 9], axis=0)

這裡將會按照長度為2、2、3、2的方式將數組分割成4個子數組。

如果想要按照相等的長度進行拆分，則可以使用np.array_split函數：

np.array_split(arr, 3, axis=0)

這裡將會按照相等的長度將數組分成3個子數組，如果分割的長度不匹配則最後一個子數組的長度不同。

三、應用舉例——數據分桶

np.split在數據處理中可以發揮很大作用，例如將一組數據分成多個桶：

score = np.array([67, 75, 92, 84, 89, 76, 88, 79, 67, 95, 86, 75, 89, 76, 92, 84, 79, 87])
np.split(score, [60, 70, 80, 90, 100])

這裡將會把成績分成[60, 70)、[70, 80)、[80, 90)、[90, 100)、[100, …)五個區間。

在實際應用中可以將區間作為標籤，使用np.digitize將數據分桶：

bins = [60, 70, 80, 90, 100]
labels = ['D', 'C', 'B', 'A']
np.digitize(score, bins=bins, right=False).astype(str) + labels

這裡將會把70~79分的學生標記為’C’，80~89分的學生標記為’B’，90~99分的學生標記為’A’。

四、錯誤用法——注意參數的維度

需要注意的是，np.split的參數必須滿足一定的維度要求，否則會報錯。例如以下代碼：

a = np.array([1, 2, 3])
np.split(a, 3, axis=1)

這裡的a是一個一維數組，無法按照第1軸進行分割，因此會報錯。

此外如果要在多維數組中按照指定長度進行分割，則需要保證分割的長度是合法的，否則會報錯：

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
np.split(a, 3, axis=1)

這裡將會報錯，因為a的第1軸長度為2，無法分割成3個子數組。