reshape自动判断形状reshape([-1,1])运行结果合并数组使用vstack和hstackvstack和hstack的运行结果使用concatenateconcatenate运行结果分割数组array_split

文章目录1概述1.1numpy简介1.2ndarray简介2数组操作2.1创建数组：array()2.2裁切数组：切片2.3拼接数组：concatenate()2.4拆分数组：array_split()

@array_function_dispatch(_array_split_dispatcher)defarray_split(ary,indices_or_sections,axis=0):"""Splitanarrayintomultiplesub-arrays.Pleaserefertothe``split``documentation.Theonlydifferencebetweenthe

()3、修改数组维度newaxis()squeeze()4、连接数组concatenate()stack()hstack()、vstack()5、分割数组split()hsplit()vsplit()array_split

我们使用array_split()分割数组，将要分割的数组和分割数传递给它。

使用array_split()方法，传入要分割的数组和想要分割的数目。实例把这个2-D拆分为三个2-D数组。

1、使用array_split()拆分NumPy数组拆分是联接的反向操作。联接将多个数组合并为一个，拆分将一个数组拆分为多个。我们使用ar

文章目录前言合并垂直合并，水平合并增加新维度多数组合并concatenate分割等量分割split不等量分割array_split前言根据莫烦Python的教程总结写成，以便自己复习和使用,这里我就不哟林地挂原创了

每个人有每个人对numpy中hsplit()和vsplit()的解释方法，所以无论怎么去解释它，只要结果正确，是我们想要的就可以。1.hsplit()函数的使用numpy官方说明中的解释是：@array_function_dispatch(_hvdsplit_dispatcher)defhsplit(ary,indices_or_sections):"""Splitanarrayintomulti

np.split():大小要么按照数字来划分（int），要么是一个list来划分：但是如果你仅是输入一个int类型的数字的话，你的数组必须是均等的分割，否则就会报错，不像array_split()是可以进行不均等的划分的

见该说明文档：https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/generated/numpy.split.html尤其值得记忆的是当indices_or_sections是1-Darray（比如[2,3]）时代表的含义。另外，split默认是axis=0，代表沿行分离。

例如array_split()的不均等分割>>>x=np.arange(8.0)>>>np.array_split(x,3)[array([0.,1.,2.]),array([3.,4.,5.]),array

函数名功能concatenate连接多个数组vstack沿第0轴连接数组hstack沿第1轴连接数组column_stack按列连接多个一维数组split、array_split将数组分为多段transpose