在實際操作中，遇到了矩陣堆疊的操作，本來想著自己寫一個函數，后來想，應該有庫函數，于是一陣找尋
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import numpy as npa = np.array([1,2,3])b = np.array([4,5,6])np.stack((a,b)) #默認行堆疊輸出：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]) |
簡單解釋一下上面的代碼：其實主要是一個函數，stack()，這個函數其實包含了各種堆疊方式，我們上面的例子是針對二維矩陣的，其實我們大部分時候的操作都是針對二維矩陣的，為了方便，所以又定義了兩個函數vstack()進行垂直的堆疊（vertically ），hstack()進行水平堆疊（horizontally）
函數stack()有個參數，axis,可以設置堆疊的維度，默認是0，其實和vstack()是一個效果，當設置成1的時候，結果如下
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np.stack((a,b),axis=1)輸出：array([[1, 4], [2, 5], [3, 6]]) |
從效果看，相當于按照原來a的第二維度，也就是列，一列一列的取出來，按行拼成了一個矩陣。
那么，hstack()的效果能不能利用stack()實現呢？我這里是沒有探索出來，歡迎知道的童靴指教，不過hstack()的效果其實和concatenate是一樣的
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np.concatenate((a,b))輸出：array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) |
以上這篇python numpy 矩陣堆疊實例就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持服務器之家。
原文鏈接：https://blog.csdn.net/m0_37052320/article/details/79072402
