numpy.
dstack
按顺序深度(沿第三轴)堆叠数组。
这相当于在二维形状数组之后沿第三个轴连接 (M,N) 已经被改造成 (M,N,1) 和一维形状数组 (N,) 已经被改造成 (1,N,1) . 重建数组除以 dsplit .
dsplit
此函数对三维数组最有意义。例如,对于具有高度(第一个轴)、宽度(第二个轴)和R/G/B通道(第三个轴)的像素数据。功能 concatenate , stack 和 block 提供更一般的堆叠和连接操作。
concatenate
stack
block
数组必须沿除第三个轴以外的所有轴具有相同的形状。一维或二维数组必须具有相同的形状。
通过堆叠给定数组形成的数组至少为三维。
参见
沿现有轴联接一系列数组。
沿新轴连接一系列数组。
从嵌套的块列表中组装nd数组。
vstack
按顺序垂直堆叠数组(按行)。
hstack
按水平顺序(按列)堆叠数组。
column_stack
将一维数组作为列堆叠到二维数组中。
沿第三轴拆分数组。
实例
>>> a = np.array((1,2,3)) >>> b = np.array((2,3,4)) >>> np.dstack((a,b)) array([[[1, 2], [2, 3], [3, 4]]])
>>> a = np.array([[1],[2],[3]]) >>> b = np.array([[2],[3],[4]]) >>> np.dstack((a,b)) array([[[1, 2]], [[2, 3]], [[3, 4]]])