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...
np.stack([a,b],axis=0) AI代码助手复制代码 输出为: array([[[1, 2, 3]],[[2, 3, 4]]]) AI代码助手复制代码 可以看到,进行stack的两个数组必须有相同的形状,同时,输出的结果的维度是比输入的数组都要多一维的。我们拿第一个例子来举例,两个含3个数的一维数组在第0维进行堆叠,其过程等价于先给...
1-Numpy之hstack、vstack、concatenate区别 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;...
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(...
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...
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...
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)] ...
Stack Vs Cat 在PyTorch 使用PyTorch,我们用于这些操作的两个函数是stack和cat。我们来创建一个张量序列。 import torch t1 = torch.tensor([1,1,1]) t2 = torch.tensor([2,2,2]) t3 = torch.tensor([3,3,3]) 1. 2. 3. 4. 5. 6.