SIice一个基于间隔的numpy数组？

如何解决SIice一个基于间隔的numpy数组？

是否有可能以numpy的方式将长度为m的一维数组按间隔n进行切片？假设我有一个1000个值的列表，我可以轻松地将其分为10个100个值的列表吗？

解决方法

您可以同时使用np.array_split()和np.split()，但实际上都一样，只是带有一点注释（根据np.array_split()）

从文档中：

x = np.arange(8.0)

np.array_split(x,3)

#Result
[array([0.,1.,2.]),array([3.,4.,5.]),array([6.,7.])]

将一个数组拆分为多个子数组。

请参阅拆分文档。之间的唯一区别 这些功能是array_split允许indexs_or_sections被 一个不等分轴的整数。对于数组 长度l应该分为n个部分，它返回l％n 大小为l // n + 1的子数组，其余大小为l // n的子数组。

,

array_split 也允许以不相等的间距进行分割，只要这能满足您的需求

ar = np.arange(0,20,dtype='int')

s = [2,7,12,17]

np.array_split(ar,s)
Out[80]: 
[array([0,1]),array([2,3,4,5,6]),array([ 7,8,9,10,11]),array([12,13,14,15,16]),array([17,18,19])]