如何高效将NumPy数组按两种指定方式分块？

需求回顾 #

对长度为30的NumPy数组x实现两种分块逻辑：

• 无重叠划分：生成3个长度为8的子数组 + 1个长度为6的子数组
• 带重叠的末尾块：最后一块由前一块的最后2个样本加剩余6个样本组成（即最后一块长度为8，与前一块重叠2个元素）

方法一：无重叠指定长度分块 #

np.array_split会自动将剩余元素均匀分配到多个块中，这是导致你得到2个8长度、2个7长度数组的原因。要实现精准的块长度控制，直接手动定义分割点，使用np.split即可：

import numpy as np

x = np.array([1,1,2,1,1,2,1,0,3,1,2,2,1,2,1,1,50,1,1,1,1,4,1,11,15,0,0,1,1,0])
# 分割点设为8、16、24，对应前3块的结束索引
split_indices = [8, 16, 24]
result1 = np.split(x, split_indices)

输出结果：

[array([1, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 0]),
 array([3, 1, 2, 2, 1, 2, 1, 1]),
 array([50,  1,  1,  1,  1,  4,  1, 11]),
 array([15,  0,  0,  1,  1,  0])]

完全符合3个8长度、1个6长度的需求。np.split基于索引直接分割原数组（无额外复制），效率极高，适合处理超大数组。

方法二：末尾块与前块重叠2个元素的分块 #

要实现最后一块包含前一块的最后2个元素+剩余6个元素，只需让最后一块从len(x)-8的索引开始（30-8=22，从22到末尾共8个元素）。我们可以先提取前3个无重叠块，再追加最后一块：

# 先获取前3个无重叠块
result2 = list(np.split(x, split_indices))[:3]
# 添加最后一块：从索引22到末尾（共8个元素）
result2.append(x[-8:])

输出结果：

[array([1, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 0]),
 array([3, 1, 2, 2, 1, 2, 1, 1]),
 array([50,  1,  1,  1,  1,  4,  1, 11]),
 array([ 1, 11, 15,  0,  0,  1,  1,  0])]

最后一块包含了第三块的最后2个元素（1、11）和后续6个元素，满足需求。这种方式全部使用NumPy原生切片操作，无冗余计算，处理大数组时性能拉满。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jack