numpy.stack

麻木的。stack ( arrays , axis = 0 , out = None , * , dtype = None , casting = 'same_kind' )

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。

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]])