我有一些1300x1341矩阵表示的数据.我想将这个矩阵分成几个部分(例如9),以便我可以循环并处理它们.数据需要保持有序,即x [0,1]保持低于(或者如果你喜欢的话)x [0,0]以及x [1,1].
就像您对数据进行成像一样,您可以在图像上绘制2条垂直线和2条水平线来说明9个部分.
如果我使用numpys reshape(例如matrix.reshape(9,260,745)或9,260,745的任何其他组合)它不会产生所需的结构,因为上面提到的排序丢失了......
我是否误解了重塑方法还是可以这样做？
还有什么其他的pythonic/numpy方法可以做到这一点？
听起来像是你需要使用numpy.split()它有它的文档在这里 ...或者是它的兄弟姐妹numpy.array_split() 在这里.它们用于将数组拆分成相等的子部分,而无需重新排列数字,如重塑形式,
我没有测试过这个但是类似的东西:
numpy.array_split(numpy.zeros((1300,1341)), 9)
应该做的伎俩.