numpy 竖直堆叠

`numpy`是一个强大的Python库，用于处理数值计算和数组操作。在`numpy`中，你可以使用`np.vstack()`或`np.concatenate()`方法来进行数组的垂直堆叠（也称为列堆叠），即将两个或更多的数组沿着它们的行方向组合在一起。

`np.vstack(arrays)`函数将多个数组沿着第一轴（默认为行）垂直堆叠。它接收一个包含多个数组的元组或列表作为输入。

`np.concatenate(arrays, axis=0)`也是一个类似的方法，但它的`axis`参数允许你指定堆叠的方向，其中0表示行堆叠（默认），1表示列堆叠。

例如，假设你有两个二维数组`array1`和`array2`：

import numpy as np

array1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
array2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# 使用vstack
stacked_arrays_vstack = np.vstack((array1, array2))
print(stacked_arrays_vstack)

# 或者使用concatenate
stacked_arrays_concat = np.concatenate((array1, array2), axis=0)
print(stacked_arrays_concat)

运行上述代码后，你会得到两个堆叠后的数组。

相关问题

numpy按照行堆叠

在NumPy中，如果你想按照行对多个数组进行堆叠，你可以使用`numpy.hstack()`函数。这个函数会将给定的一系列一维数组沿着水平方向（即增加列数）连接在一起形成一个二维数组。

例如，假设我们有两个一维数组`array1`和`array2`：

import numpy as np

array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])

# 按行堆叠
row_stacked_array = np.hstack((array1[:, np.newaxis], array2[:, np.newaxis]))
print(row_stacked_array)

上述代码中，`:, np.newaxis`用于将一维数组转换为二维数组，然后它们会被并排堆叠。

结果将是：

[[1 4]
 [2 5]
 [3 6]]

NumPy数值计算基础头歌堆叠操作

NumPy是Python中用于科学计算的重要库，它提供了一种高效的数组数据结构以及各种数学函数。其中，堆栈（stacking）操作是一种将多个数组沿着新的轴合并的操作，类似于构建多维表格。

NumPy中的`np.vstack`函数垂直堆叠（vertically stack）两个或更多的数组，即将它们按行放置在一起。例如：

import numpy as np

arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

stacked_arr = np.vstack((arr1, arr2))

结果将是：

array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]])

类似地，`np.hstack`函数水平堆叠（horizontally stack）数组，即按列组合：

horizontal_stack = np.hstack((arr1, arr2))

这会生成：

array([[1, 2, 5, 6],
       [3, 4, 7, 8]])

堆栈操作常用于处理和分析数据，比如将不同的观测行或列归并到一起创建更全面的数据集。