concatenate与hstack、vstack的异同点: 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...
如果进行hstack的数组至少有两维,那么相当于np.concatenate([a,b],axis=1) a=[[1],[2],[3]]b=[[1],[2],[3]]np.concatenate([a,b],axis=1) AI代码助手复制代码 输出跟刚才的结果是一致的 array([[1, 1], [2, 2], [3, 3]]) AI代码助手复制代码 只有一维的情况下,并不等价于np.concat...
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(...
#行连接:等价于 np.concatenate((a,b),axis = 1)c =np.hstack((a,b))print(c)#列连接:等价于 np.concatenate((a,b),axis = 0)d =np.vstack((a,b))print(d) 生成3维数组:dstack e =np.dstack((a,b))print(e) ##
hstack 的处理方式和 concatenate 一样,二维数组和一维数组合并会抛出ValueError 异常,而两个一维数组合并会合并成新的一维数组,比如合并形状分别为 (3, ) 和 (2, ) 的两个一维数组,合并的结果为形状为 (5, ) 的一维数组。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
np.concatenate((a,b),axis=1) 上面的代码会报错: ValueError:all the input array dimensionsexceptforthe concatenation axis must match exactly 2、stack() stack()函数的原型是numpy.stack(arrays, axis=0),即将一堆数组的数据按照指定的维度进行堆叠。
感觉numpy.hstack()和numpy.column_stack()函数略有相似,numpy.vstack()与numpy.row_stack()函数也是挺像的。 stackoverflow上也有类似的讨论,在这里numpy vstack vs. column_stack。 给一个相关函数的列表: stack() Join a sequence of arrays along a new axis. ...
1、concatenate() 2、stack() 3、vstack() 4、hstack() 5、tf中的stack() 大纲 本文主要介绍一下numpy中的几个常用函数,包括hstack()、vstack()、stack()、concatenate()。 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。
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.
concatenate((array1, array2), axis=2) numpy.AxisError: axis 2 is out of bounds for array of dimension 2 通过上述代码的输出结果我们可以发现尽管stack作为split的逆运算理应在v-,h-与original这三种函数之间的关系应当相似,但是实际上是有很大的区别的。就以上的例子中我们很容易观察到,二维数组经过vstack...