在數據分析、科學計算以及機器學習中，除了將多個數組拼接在一起，還經常需要將一個數組拆分為多個子數組。例如：

? 將數據集劃分為訓練集與測試集

? 按列拆分特征

? 按批次分割數據

? 將大數組切分為若干塊進行并行處理

NumPy 提供了一組用于數組拆分的函數。需要注意的是，這些函數返回的子數組通常是原數組上的視圖（view），因此對子數組的修改往往會影響原數組。

按照功能劃分，NumPy 中常見的數組拆分函數通常可以分為以下幾類：

（1）等分拆分

（2）不等分拆分

（3）按方向拆分接口（基于 split）

一、等分拆分

split()

將數組沿指定軸等分為多個子數組。嚴格等分，要求可整除。返回由子數組組成的列表。

numpy.split(ary, indices_or_sections, axis=0)

參數說明：

? ary：輸入數組

? indices_or_sections：拆分規則

- 序列：表示切分位置（索引）。序列中的值表示“切分點索引”（左閉右開區間邊界）

? axis：拆分軸（默認 0）

示例 1：按份數拆分

np.split(a, 3)

輸出：

[array([1, 2]), array([3, 4]), array([5, 6])]

說明：若使用整數等分，數組長度必須能整除，否則會拋出錯誤。

示例 2：按索引拆分

np.split(a, [2, 4])

輸出：

[array([1, 2]), array([3, 4]), array([5, 6])]

說明：序列中的值表示切分點索引，其劃分規則遵循 Python 切片語義（左閉右開區間）。

切分點 [2, 4] 表示：

a[4:]  → [5, 6]

示例 3：越界索引

np.split(a, [2, 10])

輸出（示意）：

[array([1, 2]), array([3, 4, 5, 6]), array([], dtype=int64)]

說明：當切分點超出數組邊界時，NumPy 會返回空數組段，而不會自動報錯。

二、不等分拆分

array_split()

將數組拆分為多個子數組。靈活拆分，允許不等分。

numpy.array_split(ary, indices_or_sections, axis=0)

參數說明（同 split()）。

示例：

np.array_split(a, 3)

輸出：

[array([1, 2]), array([3, 4]), array([5])]

說明：不要求整除，前面的子數組可能更大。

三、按方向拆分接口（基于 split）

以下函數是對 split() 的語義封裝。

hsplit()

按列方向拆分數組（axis=1）。

說明：對二維及更高維數組，hsplit() 等價于沿 axis=1 調用 split()；對于一維數組，它等價于沿 axis=0 進行拆分。

numpy.hsplit(ary, indices_or_sections)

參數說明：

? ary：輸入數組

? indices_or_sections：拆分規則

示例：

np.hsplit(A, 2)           

輸出：

        [7, 8]])]

說明：等價于 split(ary, ..., axis=1)，要求列數可整除（使用整數時）。

vsplit()

按行方向拆分數組（axis=0）。

numpy.vsplit(ary, indices_or_sections)

參數說明（同 split()）。

示例：

np.vsplit(A, 2)

輸出：

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

說明：等價于 split(ary, ..., axis=0)。

vsplit() 要求輸入數組至少是二維，否則會報錯。

dsplit()

沿第三軸拆分數組（axis=2）。

numpy.dsplit(ary, indices_or_sections)

參數說明（同 split()）。

示例：

np.dsplit(A, 2)

輸出：

         [7]]])]

說明：這里 A.shape = (1, 4, 2)，沿 axis=2 拆成 2 份后，每份形狀應是 (1, 4, 1)。

dsplit() 要求輸入數組至少為三維，否則會報錯。

dsplit() 常用于圖像通道拆分（此時 axis=2 通常表示通道維）。

小結

NumPy 提供了一組用于數組拆分的函數體系，其中 split() 用于嚴格等分拆分，array_split() 用于靈活拆分，而 hsplit()、vsplit() 與 dsplit() 則分別對應列、行及第三軸方向的拆分操作。需要注意，不同函數在是否要求整除、拆分軸以及輸入維度要求方面存在差異，在實際應用中應根據數據結構與任務需求合理選擇。

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