importnumpyasnp# 示例9:concatenate vs stack(一维数组)arr1=np.array([1,2,3])arr2=np.array([4,5,6])concat_result=np.concatenate((arr1,arr2))stack_result=np.stack((arr1,arr2))print("numpyarray.com - concatenate结果:",concat_result)print("numpyarray.com - concatenate结果形状:",concat...
stack : Join a sequence of arrays along a new axis. hstack: Stack arrays in sequence horizontally (column wise). vstack : Stack arrays in sequence vertically (row wise). dstack : Stack arrays in sequence depth wise (along third axis). concatenate : Join a sequence of arrays along an exi...
和concatenate不同的是,stack Joins a sequence of arrays along a new axis.也就是说stack会生成一个新的维度。而且stack适用的条件很强,数组序列必须全部有相同的shape。用例子来说明,使用最多的大概是在第0维stack: >>> arrays=[np.random.randn(3,4)for_inrange(10)]# arrays是一个长度为10的List,每...
1、concatenate() 我们先来介绍最全能的concatenate()函数,后面的几个函数其实都可以用concatenate()函数来进行等价操作。 concatenate()函数根据指定的维度,对一个元组、列表中的list或者ndarray进行连接,函数原型: numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0) AI代码助手复制代码 先来看几个例子,一个2*2的数组...
concatenate([a,b],axis=0) 上面得到的结果为: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 array([1, 2, 3, 2, 3, 4]) 4、hstack() hstack()的函数原型:hstack(tup) ,参数tup可以是元组,列表,或者numpy数组,返回结果为numpy的数组。它其实就是水平(按列顺序)把数组给堆叠起来,与vstack(...
都表示拼接数组,concatenate可以实现hstack和vstack的功能,只需要通过调整参数axis的值即可。 其中:v表示垂直(Vertical) h表示水平(Horizontal) axis=0,表示将拼接新行,相当于vstack; axis=1,表示将拼接新列,相当于hstack。 在拼接过程中需要注意的是:传入的数组必须在指定轴上有相同的维度。
dstack再对两个a进行堆叠时,shape会是(3,1,2),对b一维数组进行深度方向进行堆叠时,需要先扩维度(1,3)再堆叠,shape会是(1,3,2)。 总结,numpy的stack和concatenate本质上是将一堆相同维度的数组,沿着某一个轴方向串接起来。 发布于 2021-11-03 21:38赞同添加评论 分享喜欢收藏申...
vstack:垂直堆栈数组(行方式) hstack:水平排列数组(列方式) concatenate:沿现有轴加入一系列数组,至于是想按行拼接还是按列拼接,可自行进行参数设置 这里我真的是想偷个懒直接上截图了,靴靴 这三个方法的拼接效果是不是直观又明显,一点都不费脑子.
> np.stack( (t1,t2,t3) ,axis=1 ) array([[1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 并且,具有手动插入功能。 > np.concatenate( ( np.expand_dims(t1, 1) ,np.expand_dims(t2, 1) ,np.expand_dims(t3, 1) ...
concatenate() Join a sequence of arrays along an existing axis. vsplit () Split array into a list of multiple sub-arrays vertically. 一、numpy.stack()函数 函数原型:numpy.stack(arrays, axis=0) 程序实例: 1. >>> arrays = [np.random.randn(3, 4) for _ in range(10)] ...