有合并，就有分割。
本节主要讲述如何通过numpy对数组进行横向/纵向分割。
横向/纵向分割数组
首先创建一个6行4列的数组，然后我们对此数组按照横向进行切割，分成3块，这样每块应该有2行，见例子：
import numpy as np
a = np.arange(24).reshape(6, 4)
print("a=")
print(a)
print(np.split(a, 3, axis=0))
输出为：
a=
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]
[12 13 14 15]
[16 17 18 19]
[20 21 22 23]]
[array([[0, 1, 2, 3],
[4, 5, 6, 7]]),
array([[ 8, 9, 10, 11],
[12, 13, 14, 15]]),
array([[16, 17, 18, 19],
[20, 21, 22, 23]])]
上面的分割中把数组分成了等分的3份，如果我们不想分割成等分的，可以写成如下的方式：
import numpy as np
a = np.arange(24).reshape(6, 4)
print("a=")
print(a)
print(np.split(a, [3, 5], axis=0))
输出为：
a=
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]
[12 13 14 15]
[16 17 18 19]
[20 21 22 23]]
[array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]]),
array([[12, 13, 14, 15],
[16, 17, 18, 19]]),
array([[20, 21, 22, 23]])]
这里[3, 5]进行分割的意思是在第3行和第5行出进行切割。
同理，我们如果把axis设置为1，则可以按照列进行分割，例如，我们把上面的6行4列的数据分割成2列：
import numpy as np
a = np.arange(24).reshape(6, 4)
print("a=")
print(a)
print(np.split(a, 2, axis=1))
输出：
a=
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]
[12 13 14 15]
[16 17 18 19]
[20 21 22 23]]
[array([[ 0, 1],
[ 4, 5],
[ 8, 9],
[12, 13],
[16, 17],
[20, 21]]), array([[ 2, 3],
[ 6, 7],
[10, 11],
[14, 15],
[18, 19],
[22, 23]])]
水平分割hsplit
我们也可以用单独的水平或垂直分割函数对数组进行分割。
例如把数组水平分割成两列：
import numpy as np
a = np.arange(24).reshape(6, 4)
print("a=")
print(a)
print(np.hsplit(a, 2))
输出：
a=
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]
[12 13 14 15]
[16 17 18 19]
[20 21 22 23]]
[array([[ 0, 1],
[ 4, 5],
[ 8, 9],
[12, 13],
[16, 17],
[20, 21]]), array([[ 2, 3],
[ 6, 7],
[10, 11],
[14, 15],
[18, 19],
[22, 23]])]
垂直分割vsplit
例如：
import numpy as np
a = np.arange(24).reshape(6, 4)
print("a=")
print(a)
print(np.vsplit(a, 2))
输出为：
a=
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]
[12 13 14 15]
[16 17 18 19]
[20 21 22 23]]
[array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]]),
array([[12, 13, 14, 15],
[16, 17, 18, 19],
[20, 21, 22, 23]])]