numpy.split()函数

1、split(ary, indices_or_sections, axis=0) :把一个数组从左到右按顺序切分 
参数： 
ary:要切分的数组 
indices_or_sections:如果是一个整数，就用该数平均切分，如果是一个数组，为沿轴切分的位置（左开右闭） 
axis：沿着哪个维度进行切向，默认为0，横向切分。为1时，纵向切分

>>> x = np.arange(9.0)
>>> np.split(x, 3)
[array([ 0.,  1.,  2.]), array([ 3.,  4.,  5.]), array([ 6.,  7.,  8.])]
>>> x = np.arange(8.0)
>>> np.split(x, [3, 5, 6, 10])
[array([ 0.,  1.,  2.]),
 array([ 3.,  4.]),
 array([ 5.]),
 array([ 6.,  7.]),
 array([], dtype=float64)]

2、（3，）的用法

m = np.arange(8.0)
n = np.split(m, (3,))
print(n)

结果：[array([0., 1., 2.]), array([3., 4., 5., 6., 7.])]

机器学习中的用法解释：
#axis=1,代表列，是要把data数据集中的所有数据按第四、五列之间分割为X集和Y集。
x, y = np.split(data, (4,), axis=1)

3、用法测试 

#!/usr/bin/env python
# _*_ coding: utf-8 _*_

import numpy as np

# Test 1
A = np.arange(12).reshape(3, 4)
print A

# 纵向分割, 分成两部分, 按列分割
print np.split(A, 2, axis = 1)
# 横向分割, 分成三部分, 按行分割
print np.split(A, 3, axis = 0)

# Test 1 result
[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]
[array([[0, 1],
       [4, 5],
       [8, 9]]), array([[ 2,  3],
       [ 6,  7],
       [10, 11]])]
[array([[0, 1, 2, 3]]), array([[4, 5, 6, 7]]), array([[ 8,  9, 10, 11]])]

# Test 2
# 不均等分割
print np.array_split(A, 3, axis = 1)

# Test 2 result
[array([[0, 1],
       [4, 5],
       [8, 9]]), array([[ 2],
       [ 6],
       [10]]), array([[ 3],
       [ 7],
       [11]])]
In [5]:

# Test 3
# 垂直方向分割
print np.vsplit(A, 3)
# 水平方向分割
print np.hsplit(A, 2)

# Test 3 result
[array([[0, 1, 2, 3]]), array([[4, 5, 6, 7]]), array([[ 8,  9, 10, 11]])]
[array([[0, 1],
       [4, 5],
       [8, 9]]), array([[ 2,  3],
       [ 6,  7],
       [10, 11]])]

4、与array_split的差别：split必须要均等分，否则会报错。array_split不会

import numpy as np
x = np.arange(8.0)
print np.array_split(x,3)
print np.split(x, 3)

ValueError: array split does not result in an equal division