numpy.ma.hsplit

嘛。hsplit = <numpy.ma.extras._fromnxfunction_single object>

高速分割

将数组水平（按列）拆分为多个子数组。

请参阅split文档。 hsplit等价于split，axis=1数组总是沿着第二个轴分割，但一维数组除外，它在 处分割axis=0。

也可以看看

split

将数组拆分为多个大小相等的子数组。

笔记

该函数适用于 _data 和 _mask（如果有）。

例子

>>> x = np.arange(16.0).reshape(4, 4)
>>> x
array([[ 0.,   1.,   2.,   3.],
       [ 4.,   5.,   6.,   7.],
       [ 8.,   9.,  10.,  11.],
       [12.,  13.,  14.,  15.]])
>>> np.hsplit(x, 2)
[array([[  0.,   1.],
       [  4.,   5.],
       [  8.,   9.],
       [12.,  13.]]),
 array([[  2.,   3.],
       [  6.,   7.],
       [10.,  11.],
       [14.,  15.]])]
>>> np.hsplit(x, np.array([3, 6]))
[array([[ 0.,   1.,   2.],
       [ 4.,   5.,   6.],
       [ 8.,   9.,  10.],
       [12.,  13.,  14.]]),
 array([[ 3.],
       [ 7.],
       [11.],
       [15.]]),
 array([], shape=(4, 0), dtype=float64)]

对于更高维的数组，分割仍然沿着第二轴。

>>> x = np.arange(8.0).reshape(2, 2, 2)
>>> x
array([[[0.,  1.],
        [2.,  3.]],
       [[4.,  5.],
        [6.,  7.]]])
>>> np.hsplit(x, 2)
[array([[[0.,  1.]],
       [[4.,  5.]]]),
 array([[[2.,  3.]],
       [[6.,  7.]]])]

对于一维数组，分割是沿着轴 0 进行的。

>>> x = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
>>> np.hsplit(x, 2)
[array([0, 1, 2]), array([3, 4, 5])]