np.stack -1
时间: 2023-12-04 20:04:36 浏览: 48
`np.stack`是NumPy库中的一个函数,用于沿着新的轴将数组序列堆叠在一起。该函数的语法如下:
``` python
np.stack(arrays, axis=-1)
```
其中,`arrays`是一个序列(列表、元组等),包含要堆叠的数组;`axis`是指定堆叠的轴,默认值为-1,表示沿着最后一个轴进行堆叠。
例如,假设我们有两个一维数组 `a` 和 `b`:
``` python
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
```
我们可以使用 `np.stack` 将它们堆叠成一个二维数组:
``` python
c = np.stack((a, b), axis=-1)
print(c)
```
输出结果为:
```
[[1 4]
[2 5]
[3 6]]
```
在这个例子中,我们沿着最后一个轴(即axis=-1)堆叠了数组 `a` 和 `b`,得到了一个2x2的二维数组 `c`。每个数组都成为了新数组的一列。
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.
np.concatenate和np.stack
`np.concatenate` 和 `np.stack` 都是 NumPy 库中用于数组拼接的函数,但它们有一些不同之处。
`np.concatenate` 函数用于沿着指定的轴(维度)将多个数组拼接起来。它接受一个表示要拼接的数组序列的元组、列表或数组,并且可以通过 `axis` 参数指定要沿着的轴。例如:
```python
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = np.concatenate((a, b))
print(c) # 输出:[1 2 3 4 5 6]
x = np.array([[1, 2], [3, 4]])
y = np.array([[5, 6], [7, 8]])
z = np.concatenate((x, y), axis=0)
print(z)
# 输出:
# [[1 2]
# [3 4]
# [5 6]
# [7 8]]
```
`np.stack` 函数用于沿着新轴(维度)将多个数组堆叠起来。它接受一个表示要堆叠的数组序列的元组、列表或数组,并且可以通过 `axis` 参数指定要添加的新轴的位置。例如:
```python
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = np.stack((a, b))
print(c)
# 输出:
# [[1 2 3]
# [4 5 6]]
x = np.array([1, 2, 3])
y = np.array([4, 5, 6])
z = np.stack((x, y), axis=1)
print(z)
# 输出:
# [[1 4]
# [2 5]
# [3 6]]
```
总结来说,`np.concatenate` 是将数组沿着指定轴拼接,而 `np.stack` 是在指定的新轴上堆叠数组。