python np.stack
时间: 2023-10-16 19:59:35 浏览: 46
np.stack 是 NumPy 库中的一个函数,它用于沿着新的轴堆叠数组序列。它的语法如下:
```python
numpy.stack(arrays, axis=0, out=None)
```
其中,`arrays` 是要堆叠的数组序列,`axis` 是指定新轴的位置,默认为 0,`out` 是指定输出数组的可选参数。
该函数将输入的数组序列沿着指定的轴进行堆叠,生成一个新的数组。在堆叠时,所有的输入数组必须形状相同。通过指定 `axis` 参数,可以控制堆叠的方向和维度。例如,当 `axis=0` 时,将沿着第一个维度进行堆叠,当 `axis=1` 时,将沿着第二个维度进行堆叠,以此类推。
下面是一个示例:
```python
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
result = np.stack((a, b), axis=0)
print(result)
```
输出结果为:
```
[[1 2 3]
[4 5 6]]
```
这里我们将 `a` 和 `b` 两个一维数组沿着第一个维度进行堆叠,生成了一个二维数组。
相关问题
python中np.stack
`np.stack`是numpy库中的函数之一,用于沿着新的轴将数组堆叠起来。它可以在多维数组中将多个数组按照指定的轴方向堆叠起来。
具体而言,`np.stack`的语法为:
```python
np.stack(arrays, axis=0)
```
其中,`arrays`是要堆叠的数组序列,可以是元组、列表或numpy数组对象;`axis`是指定的新轴的位置,它是一个整数值,表示将数组堆叠到哪个轴上。默认值为0,也就是沿着第一个维度(行)堆叠。
举个例子,如果有两个3行2列的二维数组`a`和`b`:
```python
a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
b = np.array([[7, 8], [9, 10], [11, 12]])
```
如果想要将它们沿着行的方向堆叠起来,可以使用`np.stack`函数:
```python
c = np.stack((a, b), axis=0)
print(c)
```
运行结果为:
```
array([[[ 1, 2],
[ 3, 4],
[ 5, 6]],
[[ 7, 8],
[ 9, 10],
[11, 12]]])
```
在这个例子中,`np.stack`函数将`a`和`b`两个数组沿着新的轴0方向堆叠起来,生成了一个3维数组`c`。`c`的第一维是两个二维数组的序号(0表示第一个数组,1表示第二个数组),第二维是原来的行,第三维是原来的列。因此,`c[0]`就是第一个数组,`c[1]`就是第二个数组。
np.stack -1
`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。