# stack()是按照不同轴的堆叠方式重新堆叠数组 a=[[1,2,3],[4,5,6]] np.stack(a,axis=0) # array([[1, 2, 3], # [4, 5, 6]]) np.stack(a,axis=1) # array([[1, 4], # [2, 5], # [3, 6]]) #可以看出axis=0是把原来的元素按照横轴的方式排列,axis=1是把原先元素按照纵...
以np.stack((a,b),axis=0)为例,数组a是array([1, 2, 3])的形状是(3,),数组b是array([10, 10, 10])的形状是(3,),由于axis=0,所以新增的维(轴)出现在第0维(轴)的位置得到形状假设为(x,3)的数组,而数组a和数组b是2个数组进行堆叠,则第0维(轴)上的形状数值x应当为2,所以最终的返回数组形...
1. stack()函数 函数原型为:stack(arrays, axis=0),arrays可以传数组和列表。axis的含义我下面会讲解,我们先来看个例子,然后我会分析输出结果。 >>>importnumpy as np>>>a=[[1,2,3], [4,5,6]]>>>print("列表a如下:")>>>print(a)>>>print("增加一维,新维度的下标为0")>>>c=np.stack(a,a...
np.stack(arrays,axis=2).shape(3, 4, 10) (4)如果轴axis=-1,张量实现转置 a= np.array([1, 2, 3])b= np.array([2, 3, 4]) np.stack((a, b)).shape(2,3) np.stack((a, b), axis=-1).shape(3,2)
np.vstack():在竖直方向上堆叠 np.hstack():在水平方向上平铺 import numpy as np arr1=np.array([1,2,3]) arr2=np.array([4,5,6])printnp.vstack((arr1,arr2))printnp.hstack((arr1,arr2)) a1=np.array([[1,2],[3,4],[5,6]]) ...
print(np.concatenate((arr2,arr3)))>>>[[111][111][000][000][000]] 由于函数concatenate的默认轴方向是axis=0,所以没有参数设置,该 函数会启动默认参数值。 此外,类似于hstack,为了完成数组堆叠操作,vstack要求除第一个轴(参与堆叠)方向的维度尺寸不一样以外,其他维度的尺寸必须保证一致。
numpy.stack()函数 函数原型:numpy.stack(arrays, axis=0) 程序实例: >>>arrays = [np.random.randn(3,4)for_inrange(10)]>>>np.stack(arrays, axis=0).shape (10,3,4) >>>np.stack(arrays, axis=1).shape (3,10,4) >>>np.stack(arrays, axis=2).shape (3,4,10...
stack() Return Value Thestack()method returns the joined array. Example 1: Stack Three Arrays importnumpyasnp array1 = np.array( [[1,2], [3,4]] ) array2 = np.array( [[5,6], [7,8]] ) array3 = np.array( [[9,10], [11,12]] ) ...
np.column_stack是NumPy库中的一个函数,用于沿列方向将多个数组堆叠在一起。它可以将多个数组按列堆叠成一个更大的数组。需要注意的是,堆叠的数组在除了列方向以外的其他维度上必须具有相同的形状。 以上是堆叠的结果 3.7 concatenate() i1 = np.concatenate((a1, a2, a3), axis=0) ...
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifierndvi = (nir_band - red_band) / (nir_band + red_band) # 计算植被指数features = np.stack([ndvi, texture], axis=-1)model = RandomForestClassifier().fit(features, labels) # 土地分类 ...