若数组类型不同，怎么堆叠

当需要堆叠不同类型数组时，NumPy的`np.stack()`函数并不会因为类型的不同而停止堆叠。但是，它会尝试将所有元素转换为一致的数据类型。这通常基于第一个可遍历元素的数据类型，或者你可以显式地指定数据类型的转换。

例如，如果有整型数组和浮点型数组，堆叠之前可以先使用`numpy.array()`或`astype()`方法将它们都转换为相同的类型，然后再进行堆叠。如果不想改变原始数据，可以在堆叠前分别对每个数组应用`numpy.hstack()`或`numpy.concatenate()`等横向连接的方式，先拼接相同类型的数组，再一起堆叠。

arr1 = np.array([1, 2, 3], dtype=int)
arr2 = np.array([4.0, 5.0, 6.0])

# 或者转换类型后再堆叠
arr1_converted = arr1.astype(float)
stacked = np.stack((arr1_converted, arr2), axis=0)

# 或者分开处理并堆叠
stacked_hstack = np.hstack((arr1, arr2))
stacked = np.stack(stacked_hstack, axis=1)

相关问题

请参考网上的一些数据，用matlab画出堆叠条形图。要求：展示人工智能技术对不同技能水平劳动力市场的替代效应、创造效应和补充效应。堆叠条形图可以展示AI对不同技能水平劳动力市场的综合影响，便于分析和比较不同效应的相对大小

在Matlab中，我们可以使用`barh`函数结合`patch`函数来创建堆叠条形图。首先，你需要准备一份包含人工智能技术对各技能等级影响的数据集，包括替代效应（如AI取代的工作量）、创造效应（AI新增的工作量）和补充效应（AI提高工作效率的提升量）。假设数据存储在一个名为`data`的结构数组中，其字段分别为`effect_type`（替换、创造或补充），`low_skill`, `medium_skill`, 和 `high_skill` 分别对应低、中、高技能水平。

以下是基本步骤：

% 假设数据如下
data = struct('effect_type', {'替代', '创造', '补充'}, ...
              'low_skill', [10, 5, 8], ...
              'medium_skill', [15, 12, 9], ...
              'high_skill', [20, 18, 16]);

% 绘制堆叠条形图
barh(data(:, 1), data(:, 2:end)') % 使用横置条形图
xticklabels({'低技能', '中技能', '高技能'})
yticks(1:length(unique(data.effect_type))) % 设置y轴标签为效应类型
set(gca, 'YTickLabel', data.effect_type) % 设定每个条形的标签内容

% 添加颜色区分不同效应
colors = {'r', 'g', 'b'}; % 红色代表替代，绿色代表创造，蓝色代表补充
for i = 1:length(unique(data.effect_type))
    barh(i, zeros(size(data(:, 2:end))')) % 创建空条形
    patch([i+0.5 i+0.5 i i+1], [0, size(data(:, 2:end), 2)-1, size(data(:, 2:end), 2)-1, 0], colors{i}, 'FaceColor', colors{i});
end

% 添加标题和轴标签
title('人工智能技术对劳动力市场的影响')
xlabel('人数或百分比')
ylabel('效应类型')

% 显示图形
figure

完成以上代码后，你会看到一个堆叠的条形图，清晰展示了人工智能对不同技能劳动力市场的各种影响。你可以通过观察各层条形的高度来判断各个效应的相对大小。

python中matplolib等库中堆叠是怎样形成的,通过什么参数属性形成的堆叠是怎样形成的

在Python的Matplotlib库中，数据堆叠（stacking）通常是通过DataFrame或数组的数据结构来进行的，特别是当创建直方图、堆积条形图（Stacked Bar Chart）或堆积面积图（Stacked Area Plot）时。以下是堆叠形成的基本过程：

1. **DataFrame**: 当处理pandas DataFrame时，可以使用`stack()`函数将某些列按行堆叠在一起。这通常发生在需要比较不同列在同一组数据上累计效果的时候。你可以通过`level`参数指定堆叠的层级（默认为0），还可以选择`fill_value`来设置缺失值的填充值。

   df.stack(level='column_name')

2. **绘图函数**: 在matplotlib中，如`plt.bar`, `plt.hist`或`plt.area`，可以通过`stacked=True`或者`bottom`参数来指示是否做堆叠。例如：

   plt.bar(df.columns, df.values, stacked=True)

3. **参数控制**:
- `bottom`: 对于barh或bar图表，这个参数用于设置每个柱子的底部位置，以便累积。
- `align` (仅适用于bar): 可以设置堆积方向，如'center', 'edge', 或者其他的值。

堆叠的具体形式取决于你使用的函数和传递的参数组合。通过调整这些参数，你可以定制出各种类型的堆叠效果。