numpy.vstack和numpy.hstack以及numpy.stack是NumPy中用于数组堆叠的不同函数,numpy.vstack是垂直方向堆叠,numpy.hstack是水平方向堆叠,而numpy.stack是通用堆叠。本文主要介绍Python Numpy 合并数组的方法,…
#hstack()、vstack()是按元素进行堆叠而不是数组的形状堆叠,具体与stack的区别后面有个例子 a=[1,2,3] b=[4,5,6] np.hstack((a,b)) #array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) np.vstack((a,b)) #array([[1, 2, 3], # [4, 5, 6]]) #我们来看一下这三个函数对于复杂的矩阵堆叠的区别 a...
d=np.stack((a,b,c),axis=0)print(d)print("增加一维,新维度的下标为1") d=np.stack((a,b,c),axis=1)print(d)print("增加一维,新维度的下标为2") d=np.stack((a,b,c),axis=2)print(d) 输出: ('a=', [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) ('b=', [[1, 2, 3], [4, 5, 6]...
NumPy vstack 与 NumPy concatenate 和 NumPy hstack 相关,除了它使您能够将 NumPy 数组垂直组合在一起。 所以它有点像 np.hstack 的兄弟。NumPy hstack水平组合数组,NumPy vstack垂直组合数组。 既然你知道了 NumPy vstack 的作用,那么让我们看一下语法。 NUMPY VSTACK 语法 NumPy vstack 的语法非常简单。 通常,...
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]]) a2=np.array([[7,8],[9,10],[11,12]])printa1printa2printnp.hstack((a1,...
你可以通过实践中的示例来加深理解，例如将一维、二维数组进行组合。如果你在使用过程中遇到疑问，比如 NP.hstack 和 NP.vstack 的区别，或者如何与 NP.concatenate 区分，记得 np.hstack 用于水平组合，而 np.concatenate 更灵活，可以根据轴参数进行垂直或水平组合。通过实例，你就能看到它们的差异。
示例：使用numpy.vstack进行垂直堆叠，合并数组。numpy.hstack用于在水平方向堆叠数组，沿列方向组合多个数组，生成新数组，列数总和等于输入数组总列数，行数相同。适用于具有相同行数的数组水平堆叠。示例：使用numpy.hstack进行水平堆叠，合并数组。numpy.stack则为通用堆叠方法，需要指定堆叠轴（维度）。
np.hstack()和np.column_stack()函数略有相似,np.vstack()与np.row_stack()也挺像的。 stackoverflow上也有类似讨论,在这里numpy vstack vs. column_stack。 这里列上一个相关函数的列表: stack() : Join a sequence of arrays along a new axis. ...
np.row_stack等价于np.vstack 3、np.c_ & np.r_ np.c_ & np.r_是 np.column_stack& np.row_stack 的缩写 np.c_ & np.r_的语法与np.column_stack& np.row_stack有区别,np.c_ & np.r_是直接对数组进行操作,而np.column_stack& np.row_stack是对数组的元组或者列表操作。