np.vstack使用举例
时间: 2024-02-21 08:28:08 浏览: 110
`np.vstack` 是一个 NumPy 中的函数,用于在垂直方向上(沿第 0 轴)堆叠数组。下面是一个使用 `np.vstack` 的例子:
```python
import numpy as np
# 创建两个数组
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
b = np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]])
# 使用 np.vstack 堆叠数组
c = np.vstack((a, b))
print(c)
```
输出:
```
array([[ 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6],
[ 7, 8, 9],
[10, 11, 12]])
```
在上面的例子中,我们创建了两个数组 a 和 b,并使用 `np.vstack` 函数将它们垂直堆叠在一起,生成了一个新的数组 c。注意,传递给 `np.vstack` 函数的参数应该是一个元组,其中包含要堆叠的数组。
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```python
import torch
a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
b = torch.tensor([[5, 6]])
c = torch.cat([a, b], dim=0)
print(c)
# Output:
# tensor([[1, 2],
# [3, 4],
# [5, 6]])
```
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```python
import torch
a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
b = torch.index_select(a, dim=0, index=torch.tensor([0, 2]))
print(b)
# Output:
# tensor([[1, 2],
# [5, 6]])
```
在这个例子中,我们从a中选择索引为0和2对应的子集,即第1行和第3行。index_select的第一个参数是输入tensor,第二个参数是选择子集的维度,第三个参数是要选择的索引。注意,索引需要用torch.tensor()进行包装。
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