numpy.dstack

麻木的。dstack ( tup )

按深度顺序（沿第三轴）堆叠数组。

这相当于将形状为(M,N)的二维数组重塑为(M,N,1)并将形状为(N,)的一维数组 重塑为(1, N,1)。重建除以 的数组 dsplit。

此函数对于最多 3 维的数组最有意义。例如，对于具有高度（第一轴）、宽度（第二轴）和 r/g/b 通道（第三轴）的像素数据。函数concatenate,stack并 block提供更通用的堆栈和串联操作。

参数：

tup数组序列

除第三轴外，阵列沿所有轴都必须具有相同的形状。一维或二维数组必须具有相同的形状。

返回：

堆叠数组

通过堆叠给定数组形成的数组至少是 3-D 的。

也可以看看

concatenate

沿现有轴连接一系列数组。

stack

沿新轴连接一系列数组。

block

从嵌套的块列表组装一个 nd 数组。

vstack

垂直（按行）顺序堆叠数组。

hstack

按水平顺序堆叠数组（按列）。

column_stack

将一维数组作为列堆叠到二维数组中。

dsplit

沿第三轴分割阵列。

例子

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

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