numpy.array()和numpy.stack(..., axis=0)在某些情况下可以产生相同的结果,但它们的功能和使用场景是不同的。 基础概念 numpy.array(): 这是一个用于创建数组的基本函数。 它可以将列表、元组或其他序列类型转换为numpy数组。 不指定轴(axis)参数,因为它直接创建一个新的一维或多维数组。 numpy.
stack()函数 stack()函数原型是stack(arrays, axis=0, out=None),功能是沿着给定轴连接数组序列,轴默认为第0维。 参数解析: arrays: 类似数组(数组、列表)的序列,这里的每个数组必须有相同的shape。 axis: 默认为整形数据,axis决定了沿着哪个维度stack输入数组。 返回: stacked : ndarray The stacked array has...
a = np.array() b = np.array()# 沿默认轴(axis=0)堆叠 result4 = np.stack(a, b) print("沿默认轴堆叠结果:", result4)# 沿最后一个轴(axis=-1)堆叠 result5 = np.stack(a, b, axis=-1) print("沿最后一个轴堆叠结果:", result5)通过这些简单的示例,你可以看到NumPy stack函数的强大之...
numpy.hstack 是 numpy.stack 函数的变体,它通过水平堆叠来生成数组。实例 import numpy as np a = np.array([[1,2],[3,4]]) print ('第一个数组:') print (a) print ('\n') b = np.array([[5,6],[7,8]]) print ('第二个数组:') print (b) print ('\n') print ('水平堆叠:'...
numpy.stack(arrays,axis=0,out=None) Python Copy 参数说明: –arrays: 要组合的数组序列 –axis: 新轴插入的位置,默认为0 –out: 可选,用于存储结果的数组 2.2 使用示例 让我们通过一些示例来了解stack函数的使用: importnumpyasnp# 示例5:一维数组的堆叠arr1=np.array([1,2,3])arr2=np.array([4,5...
np.stack((a,b,c),axis=1)#axis=1,可以看出第一个3*3的数组是由是a,b,c中每个数组的第一行堆叠而成 array([[[ 1, 2, 3],[ 11, 12, 13], [101, 102, 103]], [[ 4, 5, 6], [14, 15, 16], [104, 105, 106]], [[ 7, 8, 9], ...
numpy.column_stack(tup) 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]]) ...
了解维度和轴索引的概念之后,下面介绍stack方法。 首先构造一个系列二维数组(2行4列): arry0 = [np.arange(0, 8).reshape(2, 4) for i in range(3)] print("输入数组:\n", arry0) #输出结果 输入数组: [array([[0, 1, 2, 3],
@array_function_dispatch(_stack_dispatcher) def stack(arrays, axis=0, out=None): if not overrides.ARRAY_FUNCTION_ENABLED: # raise warning if necessary _arrays_for_stack_dispatcher(arrays, stacklevel=2) arrays = [asanyarray(arr) for arr in arrays] ...
从上面的代码及输出结果我们可以得知numpy.vstack()函数是将数组垂直堆叠起来,这个函数与numpy.stack()在参数axis=0时很像。 2. numpy.hstack(tup) 同样,我们容易得知numpy.hstack()函数是将数组沿水平方向堆叠起来。 3. numpty.stack(arrays, axis=0, out=None) 使用numpy.stack()函数会增加一个维度, 代码...