Python 数组，获取每 n 个条目，然后移动到下一个 n 条目，直到数组末尾

Question

我有一个包含 4,050,000 个条目的一维 numpy 数组，我将调用 image_t。我试图以这样一种方式对其进行切片，即检索前 10,000 个条目，即 image_t[0:10000]，然后下一步将是 image_t[10000:20000]，依此类推，直到它到达最后一个切片。

这最终会给我 405 个不同的数组，每个数组有 10,000 个条目。我的问题是我尝试了许多不同类型的循环，但我不确定出了什么问题。

我试过了：

将其定义为函数

def d_slice(S,step1):
    return [S[i::step] for i in range(step)]

这不起作用，因为它返回 10,000 个数组，每个数组包含 405 个条目，这意味着它每 405 个条目计数一次。

我尝试在循环内开始停止：

def s_t_slice(S):
    for i in np.arange(0,4050000, 10000):
        start = i
        end = i + 10000
        print(i)
        return S[start:end]

在这里，我希望如果我告诉数组从 i 到 i + 10000 切片，它会按照我在第一段中解释的那样做。不幸的是，程序在 i = 0 之后就死掉了。不知道为什么。

接下来我尝试创建一个 405 长的空数组列表并跳过该函数。

im_array = [[] for i in range(1,406)]

for i in range(0,405):
    for j in range(0,4050000,10000):
    print(j)
    k = j + 10000
    im_array[k] = image_t[j:k]

这很有效，因为我设法获得了 405 个数组，每个数组包含 10,000 个条目，但这些条目与整个数组中的条目不匹配（即 im_array[0] 与 image_t[0:10000] 等不同） .

我很确定我快要破解它了，但我可以用手知道我缺少什么。

Answer 1

你可以使用 np.array_split()。以下代码应该可以工作：

split_array = np.array_split(img_t, 405)

现在 split_array 变量是 405 个数组的列表，每个数组的形状为 (10000,)

Answer 2

试试这个：

import numpy as np

arr = np.arange(4050000)
arr = np.split(405) # split the array up into sections

编辑： Seermer 在下面的回答也将起作用。但是，根据 numpy 文档，有一个关键的区别。

这些函数之间的唯一区别是 array_split 允许 indices_or_sections 是一个不等分轴的整数。对于一个长度为 l 的数组，应该分成 n 个部分，它返回 l % n 个大小为 l//n + 1 的子数组和其余大小为 l//n 的子数组。

参见array_split 与split

为了您所做的事情，我建议使用split 而不是array_split。