将 ndarray 拆分为存储在列表中的较小的 ndarray答案

【问题标题】：Split ndarray into smaller ndarray stored in a list将 ndarray 拆分为存储在列表中的较小的 ndarray
【发布时间】：2017-04-04 20:58:13
【问题描述】：

我目前正在寻找可以将 ndarray 拆分为更小的 ndarray 的方法。

示例：给定形状为 (78,1440,3) 的 ndarray，我想从中提取大小为 (78,72,3) 的较小 ndarray 的列表，这将是 20 个较小的子 ndarray。

我尝试使用numpy.split。

numpy.split(matrix,72,axis=1)

生成长度为 72 的列表第一个条目的形状是 (78,20,3)..

为什么我无法提取我需要的尺寸？

【问题讨论】：

在列表或array?
因为72 是您将其拆分成的元素数。

标签： python numpy

【解决方案1】：

split 中的 72 是 元素个数，而不是拆分后的维度的大小（根据轴）。 p>

但是你可以使用：

numpy.split(matrix,<b>matrix.shape[1]//72</b>,axis=1)

将其拆分为 20 个长度为 72 的元素（对于您的给定情况）。请注意，您必须确保 shape[1] 可被 72 整除，否则将引发 ValueError。

【讨论】：

【解决方案2】：

方法#1：您可以使用专门为此任务制作的np.hsplit -

np.hsplit(arr,20) # creates list of 20 arrays

示例运行 -

1) 输入数组：

In [52]: a = np.random.randint(0,9,(2,6,3))

In [53]: a
Out[53]: 
array([[[7, 8, 8],
        [7, 7, 1],
        [1, 6, 4],
        [6, 3, 8],
        [4, 7, 4],
        [0, 6, 3]],

       [[0, 8, 5],
        [2, 2, 8],
        [6, 0, 7],
        [5, 4, 6],
        [4, 3, 1],
        [8, 6, 6]]])

2) 将axis=1 拆分为3部分，因此每个部分/子数组的长度为(2,2,3) 形状。因此，我们将得到这 3 个数组的列表：

In [54]: b = np.hsplit(a,3)

3) 手动验证这些部分：

In [55]: b[0]
Out[55]: 
array([[[7, 8, 8],
        [7, 7, 1]],

       [[0, 8, 5],
        [2, 2, 8]]])

In [56]: b[1]
Out[56]: 
array([[[1, 6, 4],
        [6, 3, 8]],

       [[6, 0, 7],
        [5, 4, 6]]])

In [57]: b[2]
Out[57]: 
array([[[4, 7, 4],
        [0, 6, 3]],

       [[4, 3, 1],
        [8, 6, 6]]])

方法 #2： 此任务的另一个工具是 np.array_split -

np.array_split(arr,20,axis=1)

【讨论】：