vstack
时间: 2023-09-29 10:08:03 浏览: 81
`vstack` 是 NumPy 库中的一个函数,用于将两个或多个数组在垂直方向上堆叠起来,形成一个更大的数组。具体来说,`vstack` 函数将数组按照竖直方向(沿着第 0 轴)进行堆叠,要求每个数组在除了第 0 轴以外的其他轴的形状必须相同。例如:
```python
import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
c = np.vstack((a, b))
print(c)
```
输出:
```
[[1 2]
[3 4]
[5 6]
[7 8]]
```
在上面的例子中,我们定义了两个 2x2 的数组 `a` 和 `b`,然后使用 `vstack` 函数将它们在垂直方向上堆叠成一个 4x2 的数组 `c`。
相关问题
python vstack
`vstack` 是一个 NumPy 库中的函数,用于垂直(按行)堆叠数组。它接受一个元组或列表作为输入参数,其中每个元素都是一个数组。`vstack` 会按照垂直方向将这些数组堆叠起来,生成一个新的数组。
以下是一个示例:
```python
import numpy as np
# 创建两个数组
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
# 使用 vstack 将它们堆叠起来
c = np.vstack((a, b))
print(c)
```
输出结果为:
```
[[1 2 3]
[4 5 6]]
```
在这个例子中,我们首先创建了两个一维数组 `a` 和 `b`。然后,我们使用 `vstack` 将它们堆叠起来,得到了一个二维数组 `c`,其中第一行为数组 `a`,第二行为数组 `b`。
torch.vstack
torch.vstack()是一个torch库中的函数,用于在垂直方向上拼接多个张量。它将多个张量按照垂直方向堆叠在一起,形成一个新的张量。这个函数在低维度和高维度的情况下都可以使用。
在低维度情况下,torch.vstack()将多个一维张量按照垂直方向堆叠在一起,形成一个二维张量。例如,给定两个一维张量tensor1和tensor2,torch.vstack((tensor1, tensor2))将返回一个二维张量,其中tensor1位于新张量的第一行,tensor2位于新张量的第二行。
在高维度情况下,torch.vstack()将多个高维张量按照垂直方向堆叠在一起。例如,给定两个三维张量tensor1和tensor2,torch.vstack((tensor1, tensor2))将返回一个四维张量,其中tensor1和tensor2在垂直方向上堆叠。
需要注意的是,高版本的torch库不再支持torch.vstack(),可以使用torch.cat(dim=0)作为替代方法。torch.cat(dim=0)将实现与torch.vstack()相同的功能。
引用中提到的torch.stack()函数在拼接时有一些特殊之处,需要注意使用。
其他在引用和引用[3]中提到的dstack、hstack、row_stack、column_stack等函数是numpy库中的函数,与torch.vstack()不完全相同。这些函数在numpy库中用于拼接数组,而不是张量。
总结来说,torch.vstack()是一个用于在垂直方向上拼接张量的函数,适用于低维度和高维度的情况。在高版本的torch库中,可以使用torch.cat(dim=0)作为替代方法来实现相同的功能。