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(np.stack) 详解Numpy stack()(沿着新的轴堆叠数组)函数的作用与使用方法 Numpy栈函数 全网首发(图文详解1)

前沿技术 Micheal 2个月前 (05-28) 27次浏览 已收录 扫描二维码

(np.stack) 详解Numpy stack()(沿着新的轴堆叠数组)函数的作用与使用方法

Numpy的stack()函数用来沿着新轴堆叠数组序列。这就好像插入一个新的维度,然后将数组沿着这条新轴放置。例如,如果你有两个形状为(3, 3)的2D数组,应用np.stack()将产生一个(2, 3, 3)的3D数组。这里提供了更详细的实例:

在Python中,首先需要导入Numpy库。

import numpy as np

接下来,我们创建两个数组。

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])

比如,我们有两个一维的数组:arr1 = [1, 2, 3]arr2 = [4, 5, 6]。我们将这些数组堆叠在一起,形成一个二维的数组。

stacked_arr = np.stack((arr1, arr2))
print(stacked_arr)

输出结果如下:

[
 [1, 2, 3],
 [4, 5, 6]
]

这样我们就得到了一个新的二维数组,arr1和arr2成为新数组的两个元素。默认情况下,stack函数在新的轴线,即第0轴处插入新的轴线。

我们也可以指定参数,通过调整参数 ‘axis’ 的值来改变堆叠的方式。例如,将 ‘axis’ 设为1,数组将沿新的轴1堆叠。

stacked_arr_axis1 = np.stack((arr1, arr2), axis=1)
print(stacked_arr_axis1)

输出结果如下:

[
 [1 4],
 [2 5],
 [3 6]
]

请在使用时按照实际需求选择合适的参数进行使用,希望这个例子能帮助你理解 Numpy stack() 函数的作用与使用方法。
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