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python - numpy.split 返回列表而不是数组的基本原理？

问题描述

我很惊讶会numpy.split产生 alist而不是array. 我会认为返回一个 会更好array，因为numpy已经投入了大量工作来使数组比列表更有用。任何人都可以证明numpy返回 alist而不是 a 是合理的array吗？为什么这对 numpy 开发人员来说是一个更好的编程决策？

标签： pythonnumpydesign-decisions

解决方案

有评论指出，如果狭缝不均匀，则结果不可能是数组，至少不是具有相同dtype. 充其量它会是一个objectdtype。

但是让我们考虑等长子数组的情况：

In [124]: x = np.arange(10)
In [125]: np.split(x,2)
Out[125]: [array([0, 1, 2, 3, 4]), array([5, 6, 7, 8, 9])]
In [126]: np.array(_)     # make an array from that
Out[126]: 
array([[0, 1, 2, 3, 4],
       [5, 6, 7, 8, 9]])

但是我们可以在不拆分的情况下获得相同的数组 - 只需重塑：

In [127]: x.reshape(2,-1)
Out[127]: 
array([[0, 1, 2, 3, 4],
       [5, 6, 7, 8, 9]])

现在查看split. 它只是将任务传递给array_split. 忽略有关替代轴的细节，它只是

sub_arys = []
for i in range(Nsections):
    # st and end from `div_points
    sub_arys.append(sary[st:end])
return sub_arys

换句话说，它只是遍历数组并返回连续的切片。那些（通常）是对原作的看法。

所以split不是一个复杂的功能。您可以自己生成这样的子数组列表，而无需大量 numpy 专业知识。

还有一点。split可以使用适当的stack. concatenate（和家庭）需要一个数组列表。如果给定一个数组数组或更高的暗淡数组，它会有效地迭代第一个维度，例如concatenate(arr) => concatenate(list(arr)).

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