np.vstack使用举例

`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：

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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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]])

PyTorch中对应np.delete的函数是torch.index_select()，它能够按给定索引从tensor中选择子集。举例说明如下：

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。