numpy.dstack

numpy.dstack(tup)

沿深度方向(沿第三个轴)顺序堆叠数组.

这相当于在形状为 (M,N) 的二维数组被重塑为 (M,N,1) ,形状为 (N,) 的一维数组被重塑为 (1,N,1) 之后,沿着第三个轴进行串联.重建被 dsplit 分割的数组.

此函数对于最多 3 个维度的数组最有意义.例如,对于具有高度(第一轴),宽度(第二轴)和 r/g/b 通道(第三轴)的像素数据.函数 concatenate , stack 和 block 提供了更通用的堆叠和连接操作.

参数:

tup数组序列

除了第三个轴之外,数组必须具有相同的形状.一维或二维数组必须具有相同的形状.

返回:

stackedndarray

通过堆叠给定数组形成的数组将至少是 3-D 的.

参见

concatenate

沿现有轴连接一系列数组.

stack

沿新轴连接一系列数组.

block

从嵌套的块列表中组装一个 nd-array.

vstack

按垂直方向(按行)顺序堆叠数组.

hstack

按水平方向(按列)顺序堆叠数组.

column_stack

将 1-D 数组作为列堆叠到 2-D 数组中.

dsplit

沿第三轴分割数组.

示例

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>>> import numpy as np
>>> 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]]])

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