NumPy之stack用法 Python

最新推荐文章于 2025-07-01 01:16:18 发布
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本文介绍了NumPy库中的stack函数，用于在数组中进行堆叠操作。详细讲解了函数的语法和参数，以及如何沿指定轴堆叠一维、二维数组。通过示例代码展示了堆叠一维、二维及多个一维数组的过程，帮助理解其用法。

NumPy之stack用法 Python

NumPy（Numerical Python）是一个功能强大的Python库，用于进行科学计算和数值运算。其中的numpy.stack函数是一个重要的工具，用于在NumPy数组中进行堆叠操作。在本文中，我们将详细介绍numpy.stack的用法，并提供相应的源代码示例。

numpy.stack函数用于沿着指定的轴将多个数组堆叠在一起，从而生成一个新的数组。堆叠操作可以在一维、二维甚至更高维的数组上进行。下面是numpy.stack函数的语法：

numpy.stack(arrays, axis=0)

其中，arrays参数是一个包含多个数组的序列，这些数组将被堆叠在一起。axis参数是可选的，用于指定堆叠操作沿着哪个轴进行。默认情况下，axis的值为0，表示沿着新数组的第一个维度进行堆叠。

现在让我们通过一些示例代码来演示

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零、描述分析 这个函数主要有两个参数，第一个是需要堆叠的多个数组，注意进行堆叠的数组形式必须一致。例如：np.stack([arrays1,array2,array3],axis=0)。第二个参数是axis，这个参数表示从哪一个维度进行堆叠以及堆叠的内容，这个维度是相对于堆叠的数组来说的。 问题1：stack的本质作用是在干什么？stack为堆叠的意思，它的本质是在给数组升维。 问题2：np.stack([])中和其他函数相比为什么里面多了一个中括号？[]表示了传入的数组采用列表的形式输入。整个函数的输出
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随机构造两个数组： c = [[1,2,3,4],[5,6,7,8]] d = [[10,20,30,40],[50,60,70,80]] 这两个数组没有形状， print(c.shape)会报错 但是可以把这两个数组理解为（2,4）形状的数组， 或者是（–2,–4，–），短线待会儿用到 1.stack后，数组形状的变化 现在np.stack((c,d),axis = 0)，相当于第一个短线被 ...
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