numpy 中stack函数

`numpy` 中的 `stack` 函数用于在一个轴上堆叠数组序列，它的语法如下：

numpy.stack(arrays, axis=0)

其中，参数 `arrays` 是一个数组序列，它们将被沿着指定的轴进行堆叠；参数 `axis` 指定了沿着哪个轴进行堆叠，默认值为 0。

举个例子，假设有两个一维数组 `a` 和 `b`，我们可以使用 `stack` 函数将它们沿着第一个轴进行堆叠，代码如下：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = np.stack((a, b), axis=0)

print(c)
# 输出：
# [[1 2 3]
#  [4 5 6]]

这里我们将数组 `a` 和 `b` 沿着第一个轴进行堆叠，得到了一个新的二维数组 `c`。如果我们将 `axis` 参数改为 1，则会沿着第二个轴进行堆叠，代码如下：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = np.stack((a, b), axis=1)

print(c)
# 输出：
# [[1 4]
#  [2 5]
#  [3 6]]

这里我们将数组 `a` 和 `b` 沿着第二个轴进行堆叠，得到了一个新的二维数组 `c`。

相关问题

numpy中的stack函数

NumPy中的`stack()`函数用于将多个数组沿着新轴堆叠在一起，返回的是一个新数组。

语法格式如下：

numpy.stack(arrays, axis=0, out=None)

其中，`arrays`参数是要堆叠的数组序列，`axis`参数是指定堆叠方向的轴，`out`参数是可选的输出数组，如果提供，则结果将被写入该数组。

`axis`参数的默认值为0，表示沿着第一个维度进行堆叠，例如，对于两个形状为(3,4)的数组进行堆叠，结果形状为(2,3,4)。如果`axis`参数的值为1，则表示沿着第二个维度进行堆叠，这样两个形状为(3,4)的数组堆叠后的结果形状为(3,8)。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
c = np.stack((a, b))
print(c)

输出结果为：

array([[[1, 2],
        [3, 4]],

       [[5, 6],
        [7, 8]]])

可以看到，`stack()`函数将两个形状为(2,2)的数组沿着新轴堆叠在一起，返回了一个形状为(2,2,2)的新数组。

numpy.stack

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。