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.stac
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 one more di...
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...
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, ...
numpy数组拼接之np.concatenate、hstack 、vstack 示例: #np.size(a, 0) 行数#np.size(a, 1) 列数a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) b= np.array([[11, 22], [33, 44], [55, 66]])print(np.size(a, 0))print(np.size(a, 1))...
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...
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]]]) ...
>>> a = np.array([1, 2, 3]) >>> b = np.array([2, 3, 4]) >>> np.stack((a, b)) array([[1, 2, 3], [2, 3, 4]]) >>> np.stack((a, b), axis=-1) array([[1, 2], [2, 3], [3, 4]]) 2. hstack(tup) ...
stack(arrays,axis=0,out=None)"""沿着指定的axis对arrays(每个array的shape必须一样)进行拼接,返回值的维度比原arrays的维度高1axis:默认为0,即第一个轴,若为-1即为第二个轴""" 示例 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>np.stack((ar1,ar2))# 增加第一个维度(axis0,之后的axis...