使用堆栈函数stack()连接数组与级联函数concatenate() 的区别在于stack()函数使两数组的元素按连接轴交替连接。 指定不同的axis得到的数组形状相同 例子: # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np arr1 = np.array([[[1, 2], [3, 4]],[[5, 6], [7, 8]]]) arr2 = np.array([[[9, ...
importnumpyasnp# 创建两个数组array1 = np.array([[1,2], [3,4]]) array2 = np.array([[5,6], [7,8]])# 沿新轴堆叠result_axis0 = np.stack((array1, array2), axis=0)print("沿新轴堆叠结果(行方向):\n", result_axis0) result_axis1 = np.stack((array1, array2), axis=1)p...
numpy.row_stack(tup) 举个例子,把两个一维数组按照行/列堆叠成一个二维数组: >>> a = np.array([1, 2, 3]) >>> b = np.array([4, 5, 6]) >>> np.row_stack((a,b)) array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) >>> np.column_stack((a,b)) array([[1, 4], [2, 5], [3, ...
array([[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 6], [ 7, 8, 9], [11, 12, 13]]) >>> np.dstack((ar1,ar2)) # 对于2维数组来说,沿着第三轴(深度方向)进行拼接, 效果相当于stack(axis=-1) array([[[ 1, 7], [ 2, 8], [ 3, 9]], [[ 4, 11], [ 5, 12], [ 6, 13]]]) 1. 2...
array([[ 0, 0], [ 1, 2], [ 2, 4], [ 3, 6], [ 4, 8], [ 5, 10], [ 6, 12], [ 7, 14], [ 8, 16]]) 4、列组合column_stack() 一维数组:按列方向组合 二维数组:同hstack一样 5、行组合row_stack() 以为数组:按行方向组合 ...
扩维拼接:dstack, stack等。拼接后会产生更高的维度,两个(2, 2)的二维矩阵拼接会产生(2, 2, 2)的三维矩阵。 1. 水平拼接hstack np.hstack() 1 import numpy as np a = np.array([1, 1], [1, 1]) b = np.array([2, 2], [2, 2]) ...
array([[0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8, 9]]) array([[10, 11, 12, 13, 14], [15, 16, 17, 18, 19]]) 用np.stack进行拼接的结果直接截图展示一下,不是我偷懒不想再敲一遍代码,而是截图更直观一点: ndarray的一个难点恐怕就是数它的轴了,我在图中标注出了哪些是外边的轴,哪些是第...
numpy.hstack 官方文档给出的定义是:对数组进行水平向(列)堆叠。该过程与第二维度(axis=1)的数组拼接(concatenation)是等价的,但是1维数组除外,因其只具有一个维度,故是在第一个维度进行拼接。 给出如下例子(一): importnumpyasnp a=np.array([1,3,5])b=np.array([1,2,3])print("a shape:",a.sh...
print(np.concatenate([A,z.reshape(1,-1)]))'''array([[1,2,3],[4,5,6],[666,666,666]])''' 需要注意拼接后的结果是一个新的数组。 vstack 和 hstack 我们在实际开发中,比较常用的操作就是对二维或者三维数组进行行和列的合并操作,所以 numpy 为我们提供了更加方便的 vstack 和 hstack。vstack...