Python numpy.stack函数方法的使用

numpy.stack 是 NumPy 库中的一个函数,用于沿新轴连接数组序列。它能够将多个数组沿着一个新轴进行堆叠,从而创建一个新的数组。这个新轴的位置可以通过axis参数来指定,特别适合需要沿不同维度拼接多维数组的情况。本文主要介绍一下NumPy中stack方法的使用。

numpy.stack

numpy.stack(arrays, axis=0, out=None)      [source]

沿着新的轴连接数组序列。

axis参数在结果的维度中指定新轴的索引。例如,如果axis=0,它将是第一个维度;如果axis=-1,它将是最后一个维度。

1.10.0版中的新功能。

参数 :

arrays :array_like的sequence

每个数组必须具有相同的形状。

axisint, 可选

结果数组中输入轴沿其堆叠的轴。

outndarray, 可选

如果提供,则为放置结果的目的地。 

形状必须正确,并且与未指定out参数时

返回的stack相匹配。

返回值 :

stackedndarray

堆叠的数组比输入数组多一维。

例子

1)沿着新轴堆叠一维数组

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

# 沿着新轴堆叠
result = np.stack((a, b), axis=0)
print(result)

2)沿着新轴堆叠二维数组

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
b = np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]])

# 沿着新轴堆叠
result = np.stack((a, b), axis=0)
print(result)

3)更改 axis 参数的值

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
b = np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]])

# 沿着第二个轴堆叠
result = np.stack((a, b), axis=1)
print(result)

4)使用示例

import numpy as np

# 堆叠一维数组
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([2, 3, 4])

# 沿默认轴(axis=0)堆叠
result4 = np.stack((a, b))
print("沿默认轴堆叠结果:\n", result4)
# 输出:
# [[1 2 3]
#  [2 3 4]]

# 沿最后一个轴(axis=-1)堆叠
result5 = np.stack((a, b), axis=-1)
print("沿最后一个轴堆叠结果:\n", result5)
# 输出:
# [[1 2]
#  [2 3]
#  [3 4]]
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