将一个2D numpy数组分割成不均匀的部分

Question

我在Python中有一个2D numpy数组，对应于在for循环中计算的图像。数组的大小为Nx40。我希望在每个循环步骤中将初始数组分割成大小为40x40（大约）的矩形数组。如果N不能被40整除，则最后一个图像应包含除法的余数。因此，例如87x40应为（40x40和47x40）。到目前为止，我所做的是：

div_num = spec.shape[0] / spec.shape[1]
remaining = spec.shape[0] % spec.shape[1]

lista = []
for i in range(1, div_num+1):
     img = spec[((i-1)*40):(i*40)][0:40]
     lista.append(img)

如何在最后一张图片中添加剩余的行？

- konstantin

---

在你的for循环中，你可以检查剩余的“行”数，然后使用if语句相应地定义img。 - Aristotelis

Answer 1

您可以使用np.array_split来处理不均匀的切分，这个函数的表现非常出色。首先，我会初始化一个随机数组：

arr = np.random.randn(87, 40)

接下来，计算要分割的索引。如果arr的形状可被40整除，则生成均匀的分割。否则，溢出会进入第(n-1)个数组。

# compute the indices to split on
if arr.shape[0] % 40 == 0:
    split_idx = arr.shape[0] // 40
else:
    split_idx = np.arange(40, arr.shape[0], 40)[:-1]

最后，调用array_split函数，并在split_idx处进行分割：

# split along the 0th axis
splits = np.array_split(arr, split_idx, axis=0)

确认我们的数组已正确分区：

[s.shape for s in splits]
[(40, 40), (47, 40)]

- cs95

---

在我的情况下，图像大小为81x40，结果是3个矩阵，其中两个为40x40，一个为1x40。该怎么避免这种情况呢？如果您使用81,40尝试您的代码，您会看到同样的问题。 - konstantin

最后一个问题，如果我有53x40的图像，如何设置20行的阈值，并在这种情况下保留一张图片，而当它是63x40时将其分成两个部分？ - konstantin

@konstantin 这有点困难，但你可能可以修改生成 split_idx 的代码来完成它。 - cs95

好的，再次感谢！我想我需要稍微尝试一下else语句。 - konstantin