### 关于np.split()函数

x = np.arange(9) #9行1列的列向量

print(x, np.shape(x))

y= np.split(x, 3) #平均分成三份，不能平均的话则会报错

print(y)

y= np.split(x, 3, axis=0) #平均分成三份，不能平均的话则会报错,axis默认为0

print(y)#不均等分割 np.array_split()

y = np.array_split(x, 4, axis=0) #第0项分割出来的元素最多，剩下的均等分

print('不均等分割：',y)

y= np.split(x, (3,)) #在第3行之前进行切割，切割成2份

print(y)

y= np.split(x, [3, 5, 7, 8]) #都是开区间进行分割，在第3行，第5行···前进行切割

print(y)

k= np.arange(1, 3, 0.5).reshape(-1, 1)print(k)

m= x +kprint(m)

m1= np.split(m, 3, axis=1) #axis=0表示横着切，axis=1表示竖着切

print(m1)

m0= np.split(m, 2, axis=0)print(m0)

a, b= np.split(m, (4,), axis=1)print('a =',a)print('b =',b)#结果：#[0 1 2 3 4 5 6 7 8] (9,)#[array([0, 1, 2]), array([3, 4, 5]), array([6, 7, 8])]#[array([0, 1, 2]), array([3, 4, 5]), array([6, 7, 8])]#不均等分割： [array([0, 1, 2]), array([3, 4]), array([5, 6]), array([7, 8])]#[array([0, 1, 2]), array([3, 4, 5, 6, 7, 8])]#[array([0, 1, 2]), array([3, 4]), array([5, 6]), array([7]), array([8])]#[[1. ]#[1.5]#[2. ]#[2.5]]#[[ 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. ]#[ 1.5 2.5 3.5 4.5 5.5 6.5 7.5 8.5 9.5]#[ 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. ]#[ 2.5 3.5 4.5 5.5 6.5 7.5 8.5 9.5 10.5]]#[array([[1. , 2. , 3. ],#[1.5, 2.5, 3.5],#[2. , 3. , 4. ],#[2.5, 3.5, 4.5]]), array([[4. , 5. , 6. ],#[4.5, 5.5, 6.5],#[5. , 6. , 7. ],#[5.5, 6.5, 7.5]]), array([[ 7. , 8. , 9. ],#[ 7.5, 8.5, 9.5],#[ 8. , 9. , 10. ],#[ 8.5, 9.5, 10.5]])]#[array([[1. , 2. , 3. , 4. , 5. , 6. , 7. , 8. , 9. ],#[1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5, 6.5, 7.5, 8.5, 9.5]]), array([[ 2. , 3. , 4. , 5. , 6. , 7. , 8. , 9. , 10. ],#[ 2.5, 3.5, 4.5, 5.5, 6.5, 7.5, 8.5, 9.5, 10.5]])]#a = [[1. 2. 3. 4. ]#[1.5 2.5 3.5 4.5]#[2. 3. 4. 5. ]#[2.5 3.5 4.5 5.5]]#b = [[ 5. 6. 7. 8. 9. ]#[ 5.5 6.5 7.5 8.5 9.5]#[ 6. 7. 8. 9. 10. ]#[ 6.5 7.5 8.5 9.5 10.5]]