python数组拆分_pythonnumpy--数组的组合和分割实例数组的组合主要有：
1.⽔平组合：np.hstack(arr1,arr2) 或 concatenate(arr1,arr2,axis=1)
2.垂直组合：np.vstack(arr1,arr2) 或 concatenate(arr1,arr2,axis=0)
3.深度组合：np.dstack(arr1,arr2)
4.列组合：np.column_stack(arr1,arr2)
5.⾏组合：np.row_stack(arr1,arr2)
数组的分割主要有：
1.⽔平分割：np.split(arr,n,axis=1) 或 np.hsplit(arr,n)
2.垂直分割：np.split(arr,n,axis=0) 或 np.vsplit(arr,n)
3.深度分割：np.dsplit(arr,n)
接下来⼀⼀举例
⼀、数组的组合
1.⽔平组合
语法：
np.hstack(arr1,arr2)
concatenate(arr1,arr2,axis=1)
⽔平⽅向上直接拼接起来
# 准备两个数组
m=np.arange(9).reshape(3,3)
doubleM=m*2
m:
doubleM:
#hstack()
np.hstack((m,doubleM))
# concatenate()
语法：
np.vstack(arr1,arr2)
concatenate(arr1,arr2,axis=0)
将第⼆个数组拼接在第⼀个数组的垂直⽅向上。
还是⽤刚刚的m 和doubleM这两个数组。
# vstack()
np.vstack((m,doubleM))
菜鸟教程python函数# concatenate()
3.深度组合
语法：np.dstack(arr1,arr2)
就是将⼀系列数组沿着纵轴（深度）⽅向进⾏层叠组合。
还是⽤刚刚的m和doubleM两个数组。
np.dstack((m,doubleM))
注意:
（1）新的数据的维度是原数据⾏列以及个数相关。
（2）维度不同的两个数组不能进⾏组合
4.列组合
语法：np.column_stack(arr1,arr2)
column_stack函数对于⼀维数组是深度组合；
对多维数组就是与hstack的效果⼀样，直接⽔平⽅向拼接起来(1) 两个⼀维数组进⾏列组合
m1=np.arange(3)
print(m1)
array([[0, 0],
[1, 2],
[2, 4]])
（2）⼀维数组与多维数组进⾏组合
将⼀维数组的每⼀个数字分配到多维数组的每⼀列中去，因此，⼀维数组的数字个数⼀定要与多维数组的⾏相同才能够进⾏组合。m1：[0 1 2]
m:
（3）多维数组与多维数组进⾏列组合
可以看出来是直接进⾏⽔平⽅向的组合的
5.⾏组合
语法：np.row_stack(arr1,arr2)
对于⼀维数组来说，⽆论⼏个⼀维数组，直接叠起来组成⼆维数组；
对于多维数组来说，就是垂直⽅向上的组合（vstack）
(1)两个⼀维数组进⾏⾏组合
（2）多维数组进⾏⾏组合
注意⼀定要相同维度的多维数组才能进⾏⾏组合
⼆、数组的分割
1.⽔平分割
是在⽔平⽅向上进⾏分割，所以是竖着划⼀⼑的。
语法：
np.split(arr,n,axis=1)
arr1=np.arange(16).reshape(4,4)
print(arr1)
np.split(arr1,2,axis=1)
np.hsplit(arr1,2)
注意：分割的分数要可以整出的才⾏
2.垂直分割
沿着垂直⽅向上进⾏分割，因此是分出来是⾏语法：
np.split(arr,n,axis=0)
np.vsplit(arr)
arr=np.arange(9).reshape(3,3)
arr
np.split(arr,3,axis=0)
np.vsplit(arr,3)
3.深度分割
注意：深度分割只能分割3个维度以上的
语法：语法：dsplit(arr,n)
arr1=np.arange(8).reshape(2,2,2)
arr1
np.dsplit(arr1,2)
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