np.vstack:在竖直方向堆叠 np.hstack:在水平方向平铺 /*example*/ import numpy as np arr1=np.array([1,2,3]) arr2=np.array([4,5,6]) print np.vstack((arr1,arr2)) print np.hstack((arr1,arr2)) out: [[1 2 3] [4 5 6]] [1 2 3 4 5 6]
np.vstack(([0,0],[1,1])) 在这里,我们不是在一个元组中输入两个 NumPy 数组,而是在一个元组中使用两个Python 列表。我们甚至可以在一个列表中使用两个 Python 列表:np.vstack([[0,0],[1,1]]).我得到的是 np.vstack 函数在它接受的输入方面非常灵活。话虽如此,我认为当您可以使用一些工作代码时,...
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10,11,12]>>>print("a=",a)>>>print("b=",b)>>>print("c=",c)>>>print("增加一维,新维度的下标为0")>>>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)...
np.vstack(a,b) 将数组a和数组b在上下方向上进行合并。 np.hstack(a,b) 将数组a和数组b在左右方向上进行合并。 下面是例子: import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([4, 5, 6]) print(np.vstack((a, b))) print('\n') print(np.hstack((a, b))) 输出结果为...
4. hstack 和 vstack 函数 #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) ...
A和B都是2*2的数组,我们分别用四个函数去连接它们。第一个是concatenate函数,axis=1表示沿着第二个轴,也就是水平连接;第二个是stack函数,同样是沿着第二个轴,在这里我们省略了axis参数;第三个是hstack,竖直方向连接;第四个是vstack,水平方向连接。
split:通过接收一个axis参数实现任意切分,默认axis=0,若设置axis=1或2则可分别实现vstack和dstack array_split:前面4个方法均要求实现相同大小的子数组切分,当切分份数无法实现整除时会报错。array_split则可以适用于近似相等条件下的切分,也接受一个axis参数实现指定轴向 ...
np.stacknp.vstacknp.hstack数组文章分类运维 importnumpyasnp # 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], ...