NumPy配列ndarrayを分割（split, array_split, hsplit, vsplit, dsplit）
NumPy配列ndarrayを分割するには以下の関数を使う。
numpy.split(): 等分割、または、任意の位置で分割numpy.array_split(): できるだけ等分割で分割numpy.vsplit(): 縦に分割numpy.hsplit(): 横に分割numpy.dsplit(): 深さ方向に分割
numpy.split()が基本で、他は特定の目的のために簡単に使えるようにしたもの。numpy.split()の使い方を理解しておけば他も理解しやすい。
「縦に分割」「横に分割」という表現は曖昧だが、ここではNumPyの公式ドキュメントに則り、上下に分割することを縦に分割、左右に分割することを横に分割と表す。
最後に説明するように、分割された配列は元の配列のビュー。一方の要素を変更すると他方の要素も変更されるので注意。
複数の配列ndarrayの結合（連結）については以下の記事を参照。
本記事のサンプルコードのNumPyのバージョンは以下の通り。バージョンによって仕様が異なる可能性があるので注意。
import numpy as np
print(np.__version__)
# 1.26.1
numpy.split()の基本的な使い方
配列ndarrayを分割する基本的な関数がnumpy.split()。
戻り値は配列ndarrayのリスト
numpy.split()の第一引数に分割する配列ndarray、第二引数・第三引数に分割方法を指定する。
縦に二等分で分割する例は以下の通り。第二引数を2とし、第三引数を省略する（詳細は後述）。
戻り値は配列ndarrayのリストとなる。元の配列は変更されない。
a = np.arange(16).reshape(4, 4)
print(a)
# [[ 0 1 2 3]
# [ 4 5 6 7]
# [ 8 9 10 11]
# [12 13 14 15]]
a_split = np.split(a, 2)
print(type(a_split))
# <class 'list'>
print(len(a_split))
# 2
print(a_split[0])
# [[0 1 2 3]
# [4 5 6 7]]
print(a_split[1])
# [[ 8 9 10 11]
# [12 13 14 15]]
print(type(a_split[0]))
# <class 'numpy.ndarray'>
print(a)
# [[ 0 1 2 3]
# [ 4 5 6 7]
# [ 8 9 10 11]
# [12 13 14 15]]
アンパックを利用して別々の変数に格納することも可能。
a0, a1 = np.split(a, 2)
print(a0)
# [[0 1 2 3]
# [4 5 6 7]]
print(a1)
# [[ 8 9 10 11]
# [12 13 14 15]]
分割個数または分割位置を指定: 引数indices_or_sections
分割個数を整数で指定
第二引数indices_or_sectionsに整数intを指定するとその個数で等分割される。割り切れない値を指定するとエラーとなる。
a = np.arange(16).reshape(4, 4)
print(a)
# [[ 0 1 2 3]
# [ 4 5 6 7]
# [ 8 9 10 11]
# [12 13 14 15]]
a0, a1 = np.split(a, 2)
print(a0)
# [[0 1 2 3]
# [4 5 6 7]]
print(a1)
# [[ 8 9 10 11]
# [12 13 14 15]]
# np.split(a, 3)
# ValueError: array split does not result in an equal division
後述のnumpy.array_split()を使うと、割り切れない場合に適当に行数や列数を調整してくれる。
分割位置をリスト（配列）で指定
第二引数indices_or_sectionsに整数のリスト（配列）を指定すると、そのインデックス（位置）で分割される。インデックスは0始まりで指定。
例えば[1, 3]とすると、1行目の前（0行目と1行目の間）と3行目の前（2行目と3行目の間）で分割される。
a0, a1, a2 = np.split(a, [1, 3])
print(a0)
# [[0 1 2 3]]
print(a1)
# [[ 4 5 6 7]
# [ 8 9 10 11]]
print(a2)
# [[12 13 14 15]]
任意のインデックスで二分割したい場合は要素数1のリストを指定する。
a0, a1 = np.split(a, [1])
print(a0)
# [[0 1 2 3]]
print(a1)
# [[ 4 5 6 7]
# [ 8 9 10 11]
# [12 13 14 15]]
範囲外のインデックスを指定すると、空のndarrayが返される。
a0, a1 = np.split(a, [10])
print(a0)
# [[ 0 1 2 3]
# [ 4 5 6 7]
# [ 8 9 10 11]
# [12 13 14 15]]
print(a1)
# []
print(type(a1))
# <class 'numpy.ndarray'>
分割する軸（次元）を指定: 引数axis
分割する軸（次元）は第三引数axisで指定する。
これまでの例のように第三引数を省略するとデフォルトのaxis=0となる。もちろんaxis=0と明示的に指定してもよい。この場合、0次元目の軸に沿って、すなわち、行ごとに分割される。
a = np.arange(16).reshape(4, 4)
print(a)
# [[ 0 1 2 3]
# [ 4 5 6 7]
# [ 8 9 10 11]
# [12 13 14 15]]
a0, a1 = np.split(a, 2, 0)
print(a0)
# [[0 1 2 3]
# [4 5 6 7]]
print(a1)
# [[ 8 9 10 11]
# [12 13 14 15]]
axis=1とすると、1次元目の軸に沿って、つまり、列ごとに分割される。
a0, a1 = np.split(a, 2, 1)
print(a0)
# [[ 0 1]
# [ 4 5]
# [ 8 9]
# [12 13]]
print(a1)
# [[ 2 3]
# [ 6 7]
# [10 11]
# [14 15]]
存在しない次元を指定するとエラーとなる。
# np.split(a, 2, 2)
# IndexError: tuple index out of range
三次元以上の多次元配列の場合の例
ここまでは、便宜上、行・列といった文言で説明したが、三次元以上の場合も考え方は同じ。以下の配列を例とする。
a_3d = np.arange(24).reshape(2, 3, 4)
print(a_3d)
# [[[ 0 1 2 3]
# [ 4 5 6 7]
# [ 8 9 10 11]]
#
# [[12 13 14 15]
# [16 17 18 19]
# [20 21 22 23]]]
print(a_3d.shape)
# (2, 3, 4)
第三引数axisに分割する対象の軸（次元）を指定し、第二引数indices_or_sectionsに整数またはリストで分割個数や位置を指定する。
a0, a1 = np.split(a_3d, 2, 0)
print(a0)
# [[[ 0 1 2 3]
# [ 4 5 6 7]
# [ 8 9 10 11]]]
print(a1)
# [[[12 13 14 15]
# [16 17 18 19]
# [20 21 22 23]]]
a0, a1 = np.split(a_3d, [1], 2)
print(a0)
# [[[ 0]
# [ 4]
# [ 8]]
#
# [[12]
# [16]
# [20]]]
print(a1)
# [[[ 1 2 3]
# [ 5 6 7]
# [ 9 10 11]]
#
# [[13 14 15]
# [17 18 19]
# [21 22 23]]]
numpy.array_split()でできるだけ等分割で分割
numpy.split()で第二引数indices_or_sectionsに整数で分割個数を指定する場合は割り切れないとエラーになるが、numpy.array_split()だと割り切れないときに適当に行数や列数を調整してくれる。それ以外はnumpy.split()と同じ動作。引数の設定なども同じ。
以下の配列を例とする。
a = np.arange(15).reshape(3, 5)
print(a)
# [[ 0 1 2 3 4]
# [ 5 6 7 8 9]
# [10 11 12 13 14]]
numpy.split()だと割り切れない（等分割できない）場合にエラーとなる。
# np.split(a, 2, 0)
# ValueError: array split does not result in an equal division
numpy.array_split()だとエラーにならずに適当に調整してくれる。この例だと先頭の配列の行数を一つ増やして分割される。
a0, a1 = np.array_split(a, 2, 0)
print(a0)
# [[0 1 2 3 4]
# [5 6 7 8 9]]
print(a1)
# [[10 11 12 13 14]]
行数・列数は以下のルールに従って調整される。
For an array of length l that should be split into n sections, it returns l % n sub-arrays of size l//n + 1 and the rest of size l//n.
numpy.array_split — NumPy v1.26 Manual
余り分を分割後の配列の先頭から振り分けていくイメージ。以下の例では先頭二つの配列の列数を一つ増やして分割される。
a0, a1, a2 = np.array_split(a, 3, 1)
print(a0)
# [[ 0 1]
# [ 5 6]
# [10 11]]
print(a1)
# [[ 2 3]
# [ 7 8]
# [12 13]]
print(a2)
# [[ 4]
# [ 9]
# [14]]
numpy.vsplit()で縦に分割
numpy.vsplit()は配列を縦（vertical）に分割する。axis=0のnumpy.split()と等価。
a = np.arange(16).reshape(4, 4)
print(a)
# [[ 0 1 2 3]
# [ 4 5 6 7]
# [ 8 9 10 11]
# [12 13 14 15]]
a0, a1 = np.vsplit(a, 2)
print(a0)
# [[0 1 2 3]
# [4 5 6 7]]
print(a1)
# [[ 8 9 10 11]
# [12 13 14 15]]
numpy.split()と同じく、第二引数indices_or_sectionsに整数で分割個数を指定する場合、割り切れないとエラーになる。
第二引数indices_or_sectionsにリスト（配列）を指定して位置で分割することも可能。
a0, a1 = np.split(a, [1])
print(a0)
# [[0 1 2 3]]
print(a1)
# [[ 4 5 6 7]
# [ 8 9 10 11]
# [12 13 14 15]]
numpy.hsplit()で横に分割
numpy.hsplit()は配列を横（horizontal）に分割する。axis=1のnumpy.split()と等価。
a = np.arange(16).reshape(4, 4)
print(a)
# [[ 0 1 2 3]
# [ 4 5 6 7]
# [ 8 9 10 11]
# [12 13 14 15]]
a0, a1 = np.hsplit(a, 2)
print(a0)
# [[ 0 1]
# [ 4 5]
# [ 8 9]
# [12 13]]
print(a1)
# [[ 2 3]
# [ 6 7]
# [10 11]
# [14 15]]
numpy.split()と同じく、第二引数indices_or_sectionsに整数で分割個数を指定する場合、割り切れないとエラーになる。
第二引数indices_or_sectionsにリスト（配列）を指定して位置で分割することも可能。
a0, a1 = np.hsplit(a, [1])
print(a0)
# [[ 0]
# [ 4]
# [ 8]
# [12]]
print(a1)
# [[ 1 2 3]
# [ 5 6 7]
# [ 9 10 11]
# [13 14 15]]
axis=1のnumpy.split()と異なり、numpy.hsplit()は一次元配列に対してもエラーにならない。
a_1d = np.arange(6)
print(a_1d)
# [0 1 2 3 4 5]
# np.split(a_1d, 2, 1)
# IndexError: tuple index out of range
a0, a1 = np.hsplit(a_1d, 2)
print(a0)
# [0 1 2]
print(a1)
# [3 4 5]
これはnumpy.hsplit()は一次元配列に対してはaxis=0としてnumpy.split()を呼んでいるから。以下のソースを参照。
numpy.dsplit()で深さ方向に分割
numpy.dsplit()は配列を深さ（depth）方向に分割する関数。axis=2のnumpy.split()と等価。
print()の出力だとイメージしにくいかもしれないが、形状shapeを見ると二次元目で分割されていることが確認できる。
a_3d = np.arange(24).reshape(2, 3, 4)
print(a_3d)
# [[[ 0 1 2 3]
# [ 4 5 6 7]
# [ 8 9 10 11]]
#
# [[12 13 14 15]
# [16 17 18 19]
# [20 21 22 23]]]
print(a_3d.shape)
# (2, 3, 4)
a0, a1 = np.dsplit(a_3d, 2)
print(a0)
# [[[ 0 1]
# [ 4 5]
# [ 8 9]]
#
# [[12 13]
# [16 17]
# [20 21]]]
print(a0.shape)
# (2, 3, 2)
print(a1)
# [[[ 2 3]
# [ 6 7]
# [10 11]]
#
# [[14 15]
# [18 19]
# [22 23]]]
print(a1.shape)
# (2, 3, 2)
numpy.split()と同じく、第二引数indices_or_sectionsに整数で分割個数を指定する場合、割り切れないとエラーになる。
第二引数indices_or_sectionsにリスト（配列）を指定して位置で分割することも可能。
a0, a1 = np.dsplit(a_3d, [1])
print(a0)
# [[[ 0]
# [ 4]
# [ 8]]
#
# [[12]
# [16]
# [20]]]
print(a1)
# [[[ 1 2 3]
# [ 5 6 7]
# [ 9 10 11]]
#
# [[13 14 15]
# [17 18 19]
# [21 22 23]]]
numpy.dsplit()は三次元以上の配列が対象。二次元以下の配列に対してはエラーとなる。
a = np.arange(16).reshape(4, 4)
print(a)
# [[ 0 1 2 3]
# [ 4 5 6 7]
# [ 8 9 10 11]
# [12 13 14 15]]
# np.dsplit(a, 2)
# ValueError: dsplit only works on arrays of 3 or more dimensions
分割された配列は元の配列のビュー
これまで説明したnumpy.split()などの関数は、分割された配列ndarrayのリストを返すが、それらの配列は元の配列のビュー。
a = np.arange(16).reshape(4, 4)
print(a)
# [[ 0 1 2 3]
# [ 4 5 6 7]
# [ 8 9 10 11]
# [12 13 14 15]]
l = np.split(a, 2)
print(l[0])
# [[0 1 2 3]
# [4 5 6 7]]
print(np.shares_memory(a, l[0]))
# True
一方の要素を変更すると、他方の要素も変更される。
a[0, 0] = 100
print(a)
# [[100 1 2 3]
# [ 4 5 6 7]
# [ 8 9 10 11]
# [ 12 13 14 15]]
print(l[0])
# [[100 1 2 3]
# [ 4 5 6 7]]
他の関数でも同様。
print(np.shares_memory(a, np.vsplit(a, 2)[0]))
# True
print(np.shares_memory(a, np.hsplit(a, 2)[0]))
# True
print(np.shares_memory(a, np.array_split(a, 3)[0]))
# True
a_3d = np.arange(24).reshape(2, 3, 4)
print(np.shares_memory(a_3d, np.dsplit(a_3d, 2)[0]))
# True
別々に処理したい場合は、copy()で元の配列のコピーを生成して各関数に渡せばよい。
a = np.arange(16).reshape(4, 4)
l_copy = np.split(a.copy(), 2)
print(np.shares_memory(a, l_copy[0]))
# False
a[0, 0] = 100
print(a)
# [[100 1 2 3]
# [ 4 5 6 7]
# [ 8 9 10 11]
# [ 12 13 14 15]]
print(l_copy[0])
# [[0 1 2 3]
# [4 5 6 7]]
NumPyにおけるビューとコピーについての詳細は以下の記事を参照。