以下是一个按NoData值拆分数值向量的示例代码：

import numpy as np

def split_vector_by_nodata(vector):
    # 寻找NoData值
    nodata_value = None
    for value in vector:
        if value is not None:
            nodata_value = value
            break
    
    # 按NoData值拆分向量
    split_vectors = []
    current_vector = []
    for value in vector:
        if value == nodata_value:
            if current_vector:
                split_vectors.append(current_vector)
                current_vector = []
        else:
            current_vector.append(value)
    
    # 将最后一个向量添加到拆分向量列表中
    if current_vector:
        split_vectors.append(current_vector)
    
    return split_vectors

# 示例调用
vector = [1, 2, None, None, 3, 4, None, 5, 6]
split_vectors = split_vector_by_nodata(vector)
print(split_vectors)

这个示例代码中，我们首先在向量中寻找NoData值。在本例中，我们将NoData值定义为None。然后，我们遍历向量，将不包含NoData值的连续数值添加到一个新的向量中，并将其添加到拆分向量列表中。当遇到NoData值时，我们重新开始一个新的向量。最后，我们将最后一个向量添加到拆分向量列表中。

这个示例输出的结果为：[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]，表示向量被拆分为三个连续的向量。