tensorflow中np.vstack()用法

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本文详细介绍了在TensorFlow环境中使用numpy库的vstack()函数进行数组垂直堆叠的方法。通过实例演示了如何创建两个一维数组，并利用vstack()函数将其在垂直方向上进行合并，最终得到二维数组。

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tensorflow中np.vstack()用法

import numpy as np

np.vstack(array1, array2) #将数组1：array1和数组2：array2垂直方向相加

np.vstack()用法

import numpy as np #导入numpy模块
a = np.array([1, 2, 3]) #新建数组a

b = np.array([4, 5, 6]) #新建数组b

c = np.vstack((a, b)) #使用numpy中vstack()方法，将数组a,和数组b垂直方向上叠加

print(c)

结果为：

[[1 2 3]
[4 5 6]]

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看图理解过拟合与欠拟合欠拟合解决方法增加输入特征项增加网络参数减少正则化参数过拟合解决方法数据清洗增大训练集采用正则化增大正则化参数案例 import tensorflow as tf from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd ###正则化缓解过拟合 # 正则化在损失函数中引入模型复杂度指标，利用给W

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np.vstack()函数各个参数意义： tup：输入的参数应该为一个元组，即(tuple)对象。有返回值，返回竖直堆叠后的数组。这里我们举一个例子，代码如下： # -*- coding:utf-8 -*- """ author: 15025 time: 2021/6/1 18:32 software: PyCharm """ import numpy as np class NumpyStudy: def verticalStackArray(self):

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沿着竖直方向将矩阵堆叠起来。 Note: the arrays must have the same shape along all but the first axis. 除开第一维外，被堆叠的矩阵各维度要一致。 import numpy as np arr1 = np.array([1, 2,3]) arr2 = np.array([4, 5, 6]) res = np.vstack((a...

【Numpy】一文向您详细介绍 np.vstack()

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🔥【Numpy深度解析】一文带您玩转np.vstack()！🚀 np.vstack()是Numpy中的神器，轻松实现数组垂直堆叠！🌈无论是基础概念还是进阶用法，本文都为您一网打尽！📚 文中详细阐述了函数参数和注意事项，助您避开常见误区。🔍 更有实际案例分享，让您轻松掌握np.vstack()在数据处理中的应用！💼 结尾总结展望，助您更上一层楼！🔝 读完本文，您将彻底掌握np.vstack()的奥秘！快来一起探索吧！#Numpy #np.vstack #数组堆叠 #数据处理 #科学计算

【机器学习】 np.vstack()

2301_81133727的博客

06-17

1372

np.vstack() 函数是 NumPy 中用来按垂直方向（沿着行方向）堆叠数组的函数。它将两个或多个数组沿着垂直方向堆叠在一起，要求这些数组在水平方向上的维度相匹配。注：使用np.vstack()进行堆叠时，输入数组的列数必须相同。如果列数不一致，将会引发一个ValueError异常。此外，np.vstack()返回的是一个新的数组对象，原始数组不会被修改。

``` import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout from tensorflow.keras.optimizers import Adam import numpy as np import glob import pandas as pd # 加载数据函数 def load_dataset(base_folder): datasets = [] labels = [] for category in ['内圈故障', '球故障']: files = glob.glob(f'{base_folder}/{category}/*.csv') for file in files: df = pd.read_csv(file).to_numpy() datasets.append(df.astype(np.float32)) labels.append(category == '内圈故障') # 内圈故障标记为True(1)，其他为False(0) return np.vstack(datasets), np.hstack(labels) # 构建分类模型 def build_classifier_model(input_dim): model = Sequential([ Dense(128, activation='relu', input_shape=(input_dim,)), Dropout(0.5), Dense(64, activation='relu'), Dropout(0.5), Dense(1, activation='sigmoid') # 分类任务 ]) model.compile(optimizer=Adam(), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) return model # 构建领域判别器 def build_discriminator_model(input_dim): model = Sequential([ Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_dim,)), Dropout(0.5), Dense(1, activation='sigmoid') # 域分类任务 ]) model.compile(optimizer=Adam(), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) return model if __name__ == '__main__': # 载入训练集和验证集的数据 x_train, y_train = load_dataset('./划分后的数据/训练集') x_val, _ = load_dataset('./划分后的数据/验证集') feature_extractor = Sequential([Dense(128, activation='relu'), Dense(64, activation='relu')]) classifier = build_classifier_model(x_train.shape[1]) discriminator = build_discriminator_model(64) combined_input = feature_extractor(x_train[:]) # 提取特征 domain_labels = np.concatenate([np.ones(len(combined_input) // 2), np.zeros(len(combined_input) // 2)]) # 标记来源域 # 训练过程省略...需要交替优化分类损失和域混淆损失 print("Domain adaptation with DDC completed.")```再次修改后的结果：Traceback (most recent call last): File "C:/Users/Lenovo/AppData/Roaming/JetBrains/PyCharmCE2020.2/scratches/scratch_19.py", line 89, in <module> cm = confusion_matrix(y_test, pred_labels) File "C:\Users\Lenovo\PycharmProjects\pythonProject1\venv\lib\site-packages\sklearn\metrics\_classification.py", line 307, in confusion_matrix y_type, y_true, y_pred = _check_targets(y_true, y_pred) File "C:\Users\Lenovo\PycharmProjects\pythonProject1\venv\lib\site-packages\sklearn\metrics\_classification.py", line 84, in _check_targets check_consistent_length(y_true, y_pred) File "C:\Users\Lenovo\PycharmProjects\pythonProject1\venv\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 334, in check_consistent_length % [int(l) for l in lengths] ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [98, 97902]

03-30

可能在用户未显示的代码中，比如训练过程结束后，他们尝试使用验证集或测试集进行预测，但数据处理可能不正确。在代码中，用户使用load_dataset加载训练集和验证集。训练集的x_train和y_train被正确加载，而验证集...

D:\anaconda3\python.exe C:\Users\张苏云\PycharmProjects\PythonProject20\oioi.py 2025-09-08 10:20:37.728692: I tensorflow/core/util/port.cc:153] oneDNN custom operations are on. You may see slightly different numerical results due to floating-point round-off errors from different computation orders. To turn them off, set the environment variable `TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS=0`. 2025-09-08 10:20:43.391619: I tensorflow/core/util/port.cc:153] oneDNN custom operations are on. You may see slightly different numerical results due to floating-point round-off errors from different computation orders. To turn them off, set the environment variable `TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS=0`. Traceback (most recent call last): File "C:\Users\张苏云\PycharmProjects\PythonProject20\oioi.py", line 12, in <module> from tensorflow.keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.keras.wrappers.scikit_learn'产生错误，修改代码

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vstack是按列方向叠加 hstack是按行方向叠加代码： import numpy as np a=[[0,0],[0,1],[0,2]] b=[[1,0],[1,1],[1,2]] lie=np.vstack((a,b)) print(lie) hang=np.hstack((a,b)) print(hang) 结果： [[0 0] [0 1] [0 2] [1 0] [1 1] [1 2]] [[0 0 1 0] [0 1 1 1] [0 2 1 2]] ...

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np.dstack() 按深度顺序堆叠arrays。当数组为2维数组(M,N)或1维数组(N,)时，首先分别将其维度改变为(M,N,1)、(1,N,1)，然后沿着第三根轴(r/g/b通道)进行拼接。 # 一维 a = np.array([1, 2]) b = np.array([3, 4]) print(np.dstack((a,b))) # 二维 a = np.array([[1, 1], [2, 2], [3, 3]]) b = np.array

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参考官方文档：https://docs.scipy.org/doc/ np.vstack(tup) 按顺序垂直堆叠数组（按行）。这相当于将形状（n，）的一维数组整形为（1，n）后沿第一个轴的连接。重建按vsplit划分的数组。此函数对三维数组最有意义。例如，对于具有高度（第一个维度）、宽度（第二个维度）和R/G/B通道（第三个维度）的像素数据。函数concatenate、stack和blo...

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除了默认行为之外，np.stack()还可以使用axis参数指定要在哪个轴上进行堆叠。例如，np.stack((arr1, arr2), axis=1)将两个一维数组沿着列的方向进行堆叠。在上面的示例中，np.stack((arr1, arr2))将两个一维数组沿新的轴堆叠，生成一个二维数组。默认情况下，新的轴的位置是0。都是NumPy中用于数组堆叠的函数，但它们在使用方式和功能上有所不同。将两个一维数组按行堆叠，生成一个二维数组。允许在制定的维度上进行堆叠。

np.vstack()和np.hstack()函数

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