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1、split(ary, indices_or_sections, axis=0)

把一个数组从左到右按顺序切分 

>>> 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 1A = 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 npx = 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

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