Python 将Numpy数组拆分为等长子数组

我有一个非常巨大的numpy阵列，如下所示：

np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 , ... , 12345])

np.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6], [6, 7, 8], [...],  [12340, 12341, 12342], [12343, 12344, 12345]])

我需要在另一个数组中创建

n

元素的子组（在示例

n=3

中），如下所示：

np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 , ... , 12345])

np.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6], [6, 7, 8], [...],  [12340, 12341, 12342], [12343, 12344, 12345]])

我确实使用普通的python列表完成了这一点，只是将子组添加到另一个列表中。但是，我很难在numpy做到这一点

你知道我该怎么做吗

谢谢

您可以使用： 从文档中（标题中的链接）：

numpy.重塑（a、新形状、订单='C'）

为数组提供新形状而不更改其数据

以下是一个如何将其应用于您的情况的示例：

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 12345])
>>> a.reshape((int(len(a)/3), 3))
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 12345]], dtype=object)

请注意，显然，

数组

（

len（a）

）的长度必须是

3的倍数，才能
将其重塑为
二维
数组
，因为它们必须是矩形。
您可以使用：
从文档中（标题中的链接）：

numpy.重塑（a、新形状、订单='C'）

为数组提供新形状而不更改其数据

以下是一个如何将其应用于您的情况的示例：

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 12345])
>>> a.reshape((int(len(a)/3), 3))
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 12345]], dtype=object)

请注意，显然，
数组
（
len（a）
）的长度必须是
3
的倍数，才能
将其重塑为
二维
数组
，因为它们必须是矩形的。
您可以使用
np.重塑（-1，3）
，其中
-1
表示“剩下什么就剩什么”

您可以使用
np.reformate（-1，3）
，其中
-1
表示“剩下的东西”

听说过
np.reformate
？听说过
np.reformate
？+1，使用
-1
的好技巧，文档提到“一个形状维度可以是-1”，这是一个聪明的实现。+1，使用
-1
的好技巧，文档提到“一个形状维度可以是-1”。这是一个聪明的实现。