numpy.stack
时间: 2024-05-25 21:08:25 浏览: 11
numpy.stack()函数是numpy模块中的一个函数,用于在给定轴上沿着新轴堆叠数组序列。它的语法如下:
numpy.stack(arrays, axis=0)
其中,arrays表示要堆叠的数组序列,axis表示要在哪个轴上进行堆叠,默认为0。
该函数可以用于将多个数组沿着指定轴合并成一个新的数组,其中要求每个数组的形状相同。该函数返回的是合并后的新数组。
相关问题
numpy.concatenate和stack
`numpy.concatenate`和`numpy.stack`都可以用于将多个数组合并成一个更大的数组,但它们有一些区别。
`numpy.concatenate`函数用于在现有的轴上连接数组。它需要指定需要连接的数组以及连接的轴。连接的轴是现有的轴,连接后的数组的维数不会增加。例如,如果你有两个二维数组,你可以在它们的行或列上连接它们。
`numpy.stack`函数用于在新轴上堆叠数组。它需要指定需要堆叠的数组以及新轴的位置。新轴的位置可以是0(最前面),1(中间)或-1(最后面)。堆叠后的数组的维数会增加。例如,如果你有两个一维数组,你可以在它们的第0个轴上堆叠它们,得到一个二维数组。
下面是一个简单的示例,演示如何使用`numpy.concatenate`和`numpy.stack`函数:
```python
import numpy as np
# 创建两个二维数组
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
# 使用 concatenate 在行上连接两个数组
c = np.concatenate((a, b), axis=0)
print(c)
# 使用 concatenate 在列上连接两个数组
d = np.concatenate((a, b), axis=1)
print(d)
# 使用 stack 在新轴上堆叠两个数组
e = np.stack((a, b), axis=0)
print(e)
```
输出结果如下:
```
# 使用 concatenate 在行上连接两个数组
[[1 2]
[3 4]
[5 6]
[7 8]]
# 使用 concatenate 在列上连接两个数组
[[1 2 5 6]
[3 4 7 8]]
# 使用 stack 在新轴上堆叠两个数组
[[[1 2]
[3 4]]
[[5 6]
[7 8]]]
```
在这个例子中,我们创建了两个二维数组a和b。使用`numpy.concatenate`函数,我们将它们沿着行和列连接起来。使用`numpy.stack`函数,我们将它们沿着新轴堆叠起来。注意,使用`numpy.stack`函数,我们得到了一个三维数组。
numpy.column_stack
numpy.column_stack是将多个一维数组垂直堆叠成一个二维数组的函数。具体来说,它将多个一维数组按列拼接成一个新的二维数组,其中每一个一维数组都是新数组的一列,返回的新数组的shape为(N,M),其中N是每个一维数组的长度,M是传入数组的个数。这个函数和numpy.row_stack类似,只不过前者按列拼接,后者按行拼接。
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