numpy vhstack

在 numpy 中，`numpy.vstack()` 函数用于在垂直方向上将两个或多个数组堆叠在一起。具体来说，它将输入数组按垂直方向进行拼接，即按行将两个或多个数组合并在一起，生成一个新的数组。

`numpy.vstack()` 的语法如下：

numpy.vstack(tup)

其中，参数 `tup` 是一个元组对象，其中包含要堆叠的数组。这些数组必须具有相同的列数（除了沿着垂直轴之外的维度）。

例如，假设我们有两个数组：

import numpy as np

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

我们可以使用 `vstack()` 将它们垂直拼接在一起：

arr3 = np.vstack((arr1, arr2))
print(arr3)

输出结果为：

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

可以看到，原始的两个数组在垂直方向上被连接成了一个新的数组。

相关问题

numpy * numpy

"from numpy import *" 意味着将 numpy 库中的所有内容导入到当前的命名空间中。这样做会使得代码中的函数和变量都可以直接使用，而无需添加前缀 "numpy."。不过，这样做会增加命名空间的混淆，并且可能会导致命名冲突。所以在引用其中的某些函数和变量时，建议使用 "import numpy"，并使用 "numpy.函数名" 的形式引用。

port numpy

你似乎想了解与"porting to NumPy"相关的概念，这通常指的是将代码从其他数据处理或科学计算库移植到NumPy，因为NumPy是Python中用于数值计算的基础库。

NumPy的API设计非常一致且高效，因此如果你有一个使用了其他库（如Pandas或SciPy）的函数或类，将其转换为NumPy可能会涉及以下步骤[^4]：

1. **数据结构**：确认你的数据是否适合NumPy数组（ndarray），如果使用的是DataFrame或Series，可能需要转换成数组(`np.array()`或`to_numpy()`方法)。

2. **函数重写**：检查是否有NumPy的相应函数可以替代。例如，Pandas的`groupby`可以对应NumPy的广播或切片操作。

3. **优化性能**：NumPy的C底层实现通常比纯Python更快。检查是否有机会利用NumPy的并行计算功能（如`np.vectorize()`或`numpy.ufunc`）。

4. **兼容性**：确保函数签名和行为与原版本一致，特别是在处理缺失值和维度管理上。

一个简单的示例可能是从Pandas DataFrame中提取一列并计算其平均值[^5]：

import pandas as pd
import numpy as np

# 假设df是一个Pandas DataFrame
df_pandas = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
column = df_pandas['A']

# 使用Pandas
pandas_mean = column.mean()

# 转换成NumPy
numpy_array = column.to_numpy()
numpy_mean = np.mean(numpy_array)