numpy.ma.stack #
- 嘛。stack = <numpy.ma.extras._fromnxfunction_seq对象> #
堆
沿新轴连接一系列数组。
该
axis
参数指定新轴在结果维度中的索引。例如,axis=0
它是否是第一个维度以及是否axis=-1
是最后一个维度。1.10.0 版本中的新增内容。
- 参数:
- array_like 的数组序列
每个数组必须具有相同的形状。
- 轴int,可选
结果数组中输入数组沿其堆叠的轴。
- 输出ndarray,可选
如果提供,则为放置结果的目的地。形状必须正确,与未指定输出参数时堆栈返回的形状相匹配。
- dtype str 或 dtype
如果提供,目标数组将具有此数据类型。不能与out一起提供。
1.24 版本中的新增功能。
- 强制转换{'no', 'equiv', 'safe', 'same_kind', 'unsafe'},可选
控制可能发生的数据转换类型。默认为“same_kind”。
1.24 版本中的新增功能。
- 返回:
- 堆叠数组
堆叠数组比输入数组多一维。
也可以看看
concatenate
沿现有轴连接一系列数组。
block
从嵌套的块列表组装一个 nd 数组。
split
将数组拆分为多个大小相等的子数组的列表。
笔记
该函数适用于 _data 和 _mask(如果有)。
例子
>>> arrays = [np.random.randn(3, 4) for _ in range(10)] >>> np.stack(arrays, axis=0).shape (10, 3, 4)
>>> np.stack(arrays, axis=1).shape (3, 10, 4)
>>> np.stack(arrays, axis=2).shape (3, 4, 10)
>>> a = np.array([1, 2, 3]) >>> b = np.array([4, 5, 6]) >>> np.stack((a, b)) array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
>>> np.stack((a, b), axis=-1) array([[1, 4], [2, 5], [3, 6]])