Python 按列解压缩NumPy数组

如果我有一个NumPy数组，例如5x3，有没有一种方法可以一次将其逐列解压以传递给函数，而不是像这样：

my_func（arr[：，0]，arr[：，1]，arr[：，2]）

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类似于列表解包的

*args

，但按列进行。

您可以解包数组的转置，以便将列用于函数参数：

my_func(*arr.T)

下面是一个简单的例子：

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

让我们编写一个函数来将列添加到一起（通常使用NumPy中的

x.sum（axis=1）

）：

然后我们有：

>>> add_cols(*x.T)
array([15, 18, 21, 24, 27])

NumPy数组将沿第一维度展开，因此需要转置数组。

将数组拆分为多个子数组。在您的例子中，

索引\u或\u节

是3，因为您有3列，

轴=1

，因为我们按列拆分

my_func(numpy.split(array, 3, 1))

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我猜

numpy.split

在将来是不够的。相反，它应该是

my_func(tuple(numpy.split(array, 3, 1)))

当前，python打印以下警告：

未来警告：使用非元组序列进行多维 不推荐使用索引；使用

arr[tuple（seq）]

代替

arr[seq]

。 将来这将被解释为数组索引，

arr[np.array（seq）]

，这将导致错误或错误 不同的结果

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np.hsplit（x，x.shape[1]）

没问题，很高兴它有帮助！

my_func(tuple(numpy.split(array, 3, 1)))