一、简介

NumPy是Python中一个开源的数值计算库，在科学计算、数据分析领域中广为使用。而numpysplit则是NumPy库中的一个多维数组分割工具，用于将多维数组沿着指定的轴进行分割，返回分割后的列表。通常在数据处理、分析以及机器学习等领域中，分割数组数据得到任何子集或行的需求都是非常普遍的。numpysplit工具提供了一种简单、快捷的方式来进行这种操作，特别是在需要分割大型数据集的情况下。

二、基本用法

使用numpysplit的基本语法如下：

np.split(ary, indices_or_sections, axis=0)

ary：需要被划分的数组
indices_or_sections：指定划分位置的参数。可以是一个整数N，表示在axis轴上划分N份；也可以是一个列表，表示按照指定位置[(0, 2), (3, 4)]进行划分；还可以是None，表示平均划分，但必须满足len(ary)%indices_or_sections==0。
axis：指定要分割的轴向，默认为0。例如，分割一个一维数组：

import numpy as np
ary = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
np.split(ary, 2)

以上代码将一维数组ary分成了两份，输出结果为：

[array([1, 2, 3]), array([4, 5, 6])]

同理，分割一个二维数组：

ary = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
np.split(ary, 3)

以上代码将二维数组ary沿着第一个轴向分成了三份，输出结果为：

[array([[1, 2, 3]]), array([[4, 5, 6]]), array([[7, 8, 9]])]

三、高级用法

1. 函数参数

numpysplit函数中有若干个参数，其中axis比较常用。经常会出现需要操作数据的维度比一维或二维更高的情况，此时就需要使用关键字参数axis了。例如，操作三维数组：

ary = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[10,11,12]]])
np.split(ary, 2, axis=0)

以上代码将三维数组ary沿着第0个轴向分成了两份，输出结果为：

[array([[[1, 2, 3],
        [4, 5, 6]]]), 
 array([[[ 7,  8,  9],
        [10, 11, 12]]])]

当然，还有一些其他参数，如indices_or_sections参数，可以搭配使用，可以灵活的应用在不同的场合。

2. 多维数组分割

numpysplit还可以用于多维数组分割，实现简单高效的数据操作。例如，将一个三维数组沿着第1轴分成两个数组：

ary = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[10,11,12]]])
np.split(ary, 2, axis=1)

以上代码将三维数组ary沿着第1个轴向分成了两份，输出结果为：

[array([[[ 1,  2,  3],
         [ 4,  5,  6]]]),
 array([[[ 7,  8,  9],
         [10, 11, 12]]])]

3. 不等量分割

numpysplit的一个特点是可以进行不等长分割，这是因为在不等长切割时，即使不能平均地将对象分成均等大小的命名空间，也没有关系。只要条件适当，就产生任意形式的分割。例如，将数组沿着第1轴分割成2个长度自定义的数组：

ary = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
np.split(ary, [1, 2], axis=1)

以上代码将二维数组ary按照[1,2]划分为三份，输出结果为：

[array([[1],[4],[7]]), array([[2],[5],[8]]), array([[3],[6],[9]])]

4. 多轴分割

除了可以在不同的轴上选择进行分割外，还可以在多个轴上同时进行分割，实现高度定制化的数据操作。例如，将一个四维数组沿着第1轴和第3轴分割：

ary = np.array([[[[ 1,  2],
                  [ 3,  4]],
                 [[ 5,  6],
                  [ 7,  8]]],
                [[[ 9, 10],
                  [11, 12]],
                 [[13, 14],
                  [15, 16]]]])
np.split(ary, [1, 2], axis=(1, 3))

以上代码将四维数组ary在第1轴和第3轴上按照[1,2]进行划分，输出结果为：

[array([[[[ 1,  2]]],
        [[[ 9, 10]]]]),
 array([[[[ 3,  4]],
         [[ 5,  6]]],
        [[[11, 12]],
         [[13, 14]]]]),
 array([[[[ 7,  8]]],
        [[[15, 16]]]])]

四、总结

numpysplit是一个非常重要的工具，尤其在处理较大的多维数组和高维度数据时，具有良好的可扩展性和灵活性。使用numpysplit，可以轻松地将数组划分为多个均等长度或不等长长度的数组，也可以在多个轴上分割高维数组。同时，为了达到最优化分割的目标，大家可以进行多次实验，对数据进行合理的划分。在使用它时，建议多看看命令文档或者源码，以便更好地理解其使用方式和参数。

numpysplit-多维数组分割工具