NumPy 教程 之 Numpy 数组操作 17

简介: NumPy 提供多种数组操作功能,包括修改形状、翻转、调整维度、连接与分割数组及元素的增删。其中,`numpy.stack()`用于沿新轴连接数组序列。示例中,有两个数组`a`和`b`,通过`np.stack((a,b),0)`沿第0轴堆叠,生成的新数组在原有基础上增加了一个维度;而`np.stack((a,b),1)`则沿第1轴堆叠,使得每个数组元素都配对堆叠。

NumPy 教程 之 Numpy 数组操作 17

Numpy 数组操作

Numpy 中包含了一些函数用于处理数组,大概可分为以下几类:

修改数组形状
翻转数组
修改数组维度
连接数组
分割数组
数组元素的添加与删除

连接数组

函数 描述

concatenate 连接沿现有轴的数组序列
stack 沿着新的轴加入一系列数组。
hstack 水平堆叠序列中的数组(列方向)
vstack 竖直堆叠序列中的数组(行方向)

numpy.stack

numpy.stack 函数用于沿新轴连接数组序列,格式如下:

numpy.stack(arrays, axis)

参数说明:

arrays相同形状的数组序列
axis:返回数组中的轴,输入数组沿着它来堆叠

实例
import numpy as np

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

print ('第一个数组:')
print (a)
print ('\n')
b = np.array([[5,6],[7,8]])

print ('第二个数组:')
print (b)
print ('\n')

print ('沿轴 0 堆叠两个数组:')
print (np.stack((a,b),0))
print ('\n')

print ('沿轴 1 堆叠两个数组:')
print (np.stack((a,b),1))

输出结果如下:

第一个数组:
[[1 2]
[3 4]]

第二个数组:
[[5 6]
[7 8]]

沿轴 0 堆叠两个数组:
[[[1 2]
[3 4]]

[[5 6]
[7 8]]]

沿轴 1 堆叠两个数组:
[[[1 2]
[5 6]]

[[3 4]
[7 8]]]

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