np.stack(predictions, axis=1)的作用是什么
时间: 2024-05-20 11:17:11 浏览: 11
np.stack(predictions, axis=1)的作用是将predictions列表中的所有数组沿着第二个轴(axis=1)堆叠起来,生成一个新的多维数组。假设predictions列表中每个数组的形状都是(n, m),则新的多维数组的形状为(n, len(predictions), m)。这个函数通常用于将多个模型的预测结果合并成一个更大的数组,以便进行后续的处理和分析。
相关问题
np.stack axis=1
`np.stack` is a function in NumPy that is used to join a sequence of arrays along a new axis. The `axis` parameter specifies the axis along which the arrays will be stacked. When `axis=1`, it means that the arrays will be stacked horizontally, i.e., column-wise.
Here's an example:
```python
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
arr3 = np.array([7, 8, 9])
stacked_arr = np.stack((arr1, arr2, arr3), axis=1)
print(stacked_arr)
```
Output:
```
array([[1, 4, 7],
[2, 5, 8],
[3, 6, 9]])
```
In this example, we have three arrays `arr1`, `arr2`, and `arr3`. We use `np.stack` to stack them horizontally (along `axis=1`) to get a new array `stacked_arr`. The resulting array has three rows and three columns, where each column represents an array.
torch.stack函数 axis=-1
torch.stack函数中的参数axis=-1指定了在最后一个维度上进行堆叠操作。具体来说,它将输入的张量序列沿着最后一个维度进行堆叠,并返回一个新的张量。
举个例子,假设我们有两个形状为(3, 4)的张量tensor1和tensor2。当我们使用torch.stack来堆叠这两个张量时,设置axis=-1表示沿着最后一个维度进行堆叠。即,它将tensor1和tensor2沿着列的方向进行堆叠,生成一个形状为(3, 8)的新张量。
具体实现代码如下所示:
```python
import torch
tensor1 = torch.tensor([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])
tensor2 = torch.tensor([[13, 14, 15, 16], [17, 18, 19, 20], [21, 22, 23, 24]])
result = torch.stack((tensor1, tensor2), axis=-1)
print(result.shape) # 输出: torch.Size([3, 4, 2])
```
这里我们可以看到,torch.stack函数通过设置axis=-1将两个(3, 4)的张量堆叠为一个(3, 4, 2)的张量。
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