将numpy数组拆分为多个值？
根据我的问题， 最快的方法来近似比较大型numpy数组中的值？ 我一直在寻找想要拆分数组的方法。我有一个排序数组（2D，按一列中的值排序），并想将其拆分为多个数组。不是基于索引的长度相等，而是值的范围相等。我发现的最接近的问题是将 数组拆分为numpy中的值， 但我想做一些不同的事情。说我有（一维示例）：
[0.1, 3.5, 6.5, 7.9, 11.4, 12.0, 22.3, 24.5, 26.7, 29.9]
我想将其拆分为[0,10）[10,20）[20,30]范围
[0.1, 3.5, 6.5, 7.9] [11.4, 12.0] [22.3, 24.5, 26.7, 29.9]
解决方案
一维案例可以这样完成
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>>> A = np.array([0.1, 3.5, 6.5, 7.9, 11.4, 12.0, 22.3, 24.5, 26.7, 29.9])
>>> split_at = A.searchsorted([10, 20])
>>> B = numpy.split(A, split_at)
如果我正确理解了您的问题，那么这也适用于2d，例如：
>>> A = array([[ 0.1, 0. ],
[ 3.5, 1. ],
[ 6.5, 2. ],
[ 7.9, 3. ],
[ 11.4, 4. ],
[ 12. , 5. ],
[ 22.3, 6. ],
[ 24.5, 7. ],
[ 26.7, 8. ],
[ 29.9, 9. ]])
>>> split_at = A[:, 0].searchsorted([10, 20])
>>> B = numpy.split(A, split_at)
>>> B
[array([[ 0.1, 0. ],
[ 3.5, 1. ],
[ 6.5, 2. ],
[ 7.9, 3. ]]),
array([[ 11.4, 4. ],
[ 12. , 5. ]]),
array([[ 22.3, 6. ],
[ 24.5, 7. ],
[ 26.7, 8. ],
[ 29.9, 9. ]])]
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