NumPy怎么实现数组分割？（NumPy实现数组分割的方法）
拆分是连接的反向操作。
连接(Joining)是将多个数组合并为一个，拆分(Spliting)将一个数组拆分为多个。
数组分割的基本函数如下：
| 函数 | 数组及操作 |
| split | 将一个数组分割为多个子数组 |
| hsplit | 将一个数组水平分割为多个子数组（按列） |
| vsplit | 将一个数组垂直分割为多个子数组（按行） |
numpy.split
numpy.split 函数沿特定的轴将数组分割为子数组，格式如下：
numpy.split(ary, indices_or_sections, axis)
参数说明：
ary：被分割的数组indices_or_sections：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
示例
import numpy as np
a = np.arange(15)print ('第一个数组：')print (a)print ('\n')print ('将数组分为三个大小相等的子数组：')
b = np.split(a,5)print (b)print ('\n')print ('将数组在一维数组中表明的位置分割：')
b = np.split(a,[4,7])print (b)输出结果为：
第一个数组：[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14]将数组分为三个大小相等的子数组：[array([0, 1, 2]), array([3, 4, 5]), array([6, 7, 8]), array([ 9, 10, 11]), array([12, 13, 14])]将数组在一维数组中表明的位置分割：[array([0, 1, 2, 3]), array([4, 5, 6]), array([ 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14])]
当数组中的元素少于要求的数量，需要用array_split函数它将从末尾进行相应调整。
示例
import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])newarr = np.array_split(arr, 4)print(newarr)
输出结果为：
[array([1, 2]), array([3, 4]), array([5]), array([6])]
注意：用split() 方法，当源数组中的元素较少用于拆分时，它将不会调整元素，如上例那样，array_split() 正常工作，但 split() 会失败。
numpy.hsplit
numpy.hsplit 函数用于水平分割数组，通过指定要返回的相同形状的数组数量来拆分原数组。
示例
import numpy as np
harr = np.floor(10 * np.random.random((2, 8)))print ('原array：')print(harr)
print ('拆分后：')print(np.hsplit(harr, 4))输出结果为：
原array：[[7. 9. 2. 6. 8. 7. 4. 5.] [2. 5. 3. 5. 9. 4. 1. 3.]]拆分后： [array([[7., 9.], [2., 5.]]), array([[2., 6.], [3., 5.]]), array([[8., 7.], [9., 4.]]), array([[4., 5.], [1., 3.]])]
numpy.vsplit
numpy.vsplit 沿着垂直轴分割，其分割方式与hsplit用法相同。
示例
import numpy as np
a = np.arange(16).reshape(4,4)print ('第一个数组：')print (a)print ('\n')print ('竖直分割：')
b = np.vsplit(a,2)print (b)输出结果为：
第一个数组：[[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11] [12 13 14 15]]竖直分割：[array([[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7]]), array([[ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15]])]