python numpy 矩陣堆疊實(shí)例
在實(shí)際操作中，遇到了矩陣堆疊的操作，本來(lái)想著自己寫一個(gè)函數(shù)，后來(lái)想，應(yīng)該有庫(kù)函數(shù)，于是一陣找尋
import numpy as np a = np.array([1,2,3]) b = np.array([4,5,6]) np.stack((a,b)) #默認(rèn)行堆疊 輸出： array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) np.vstack((a, b)) 輸出： array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) np.hstack((a, b)) 輸出： array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
簡(jiǎn)單解釋一下上面的代碼：其實(shí)主要是一個(gè)函數(shù)，stack()，這個(gè)函數(shù)其實(shí)包含了各種堆疊方式，我們上面的例子是針對(duì)二維矩陣的，其實(shí)我們大部分時(shí)候的操作都是針對(duì)二維矩陣的，為了方便，所以又定義了兩個(gè)函數(shù)vstack()進(jìn)行垂直的堆疊（vertically ），hstack()進(jìn)行水平堆疊（horizontally）
函數(shù)stack()有個(gè)參數(shù)，axis,可以設(shè)置堆疊的維度，默認(rèn)是0，其實(shí)和vstack()是一個(gè)效果，當(dāng)設(shè)置成1的時(shí)候，結(jié)果如下
np.stack((a,b),axis=1) 輸出： array([[1, 4], [2, 5], [3, 6]])
從效果看，相當(dāng)于按照原來(lái)a的第二維度，也就是列，一列一列的取出來(lái)，按行拼成了一個(gè)矩陣。
那么，hstack()的效果能不能利用stack()實(shí)現(xiàn)呢？我這里是沒(méi)有探索出來(lái)，歡迎知道的童靴指教，不過(guò)hstack()的效果其實(shí)和concatenate是一樣的
np.concatenate((a,b)) 輸出： array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
以上這篇python numpy 矩陣堆疊實(shí)例就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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