hstack()与vstack()函数】的更多相关文章

转自 https://blog.csdn.net/csdn15698845876/article/details/73380803 这三个函数有些相似性,都是堆叠数组,里面最难理解的应该就是stack()函数了,我查阅了numpy的官方文档,在网上又看了几个大牛的博客,发现他们也只是把numpy文档的内容照搬,看完后还是不能理解,最后经过本人代码分析,算是理解了stack()函数增加维度的含义.以下内容我会用通俗易懂的语言解释,内容可能有点多,耐心看,如果哪里说的不对,欢迎纠正! 1. stac…
ref: https://blog.csdn.net/csdn15698845876/article/details/73380803 1. hstack()函数 a,b只有一个维度:对第一个维度拼接 a,b,c,d,有两个维度(3,2):对第二个维度拼接 a,b,c,有三个维度(3,2,1):对第二个维度拼接 a,b,有四个维度(3,2,4,2):对第二个维度拼接 1 2 3  2. vstack()函数 a,b只有一个维度,对第一个维度拼接 a,b有两个维度,对第一个维度拼接 a,b有两个维…
一`.stack 按指定维度堆叠数组.      stack(a, b) 维度计算 axis=0: 2*m*n axis=1:  m*2*n axis=-1: m*n*2 a = np.arange(1, 10).reshape((3, 3)) b = np.arange(11, 20).reshape((3, 3)) c = np.arange(101, 110).reshape((3, 3)) np.stack((a,b,c),axis=0) # axis=0可以认为只是将原数组上下堆叠,增…
stack():沿着新的轴加入一系列数组. vstack():堆栈数组垂直顺序(行) hstack():堆栈数组水平顺序(列). dstack():堆栈数组按顺序深入(沿第三维). concatenate():连接沿现有轴的数组序列. vsplit():将数组分解成垂直的多个子数组的列表. 1.numpy.stack()函数 函数原型:numpy.stack(arrays,axis=0) 示例:   2.numpy.hstack()函数 函数原型:numpy.hstack(tup),其中tup是…
concatenate与hstack.vstack的异同点: 都表示拼接数组,concatenate可以实现hstack和vstack的功能,只需要通过调整参数axis的值即可. 其中:v表示垂直(Vertical)    h表示水平(Horizontal) axis=0,表示将拼接新行,相当于vstack: axis=1,表示将拼接新列,相当于hstack. 在拼接过程中需要注意的是:传入的数组必须在指定轴上有相同的维度. 举个例子吧! arr=np.array([[1,2,3],[2,2,3…
https://blog.csdn.net/Riverhope/article/details/78922006 https://blog.csdn.net/ygys1234/article/details/79872694 首先生成一些数, import numpy as np a = np.arange(1, 7).reshape((2, 3)) b = np.arange(7, 13).reshape((2, 3)) c = np.arange(13, 19).reshape((2, 3)…
vstack.hstack和dstack都用于把几个小数组合并成一个大数组.它们的差别是小数组的元素在大数组中的排列顺序有所不同.把两部手机摆到一起有几种方式?水平的左右排列,垂直的上下排列,还可以把手机一扣在手机二的顶上,把它们摞起来.这三种排列方式体现了vstack.hstack和dstack在合并数组时的特点. 一.vstack vstack实现了轴0合并.vstack的字母v表示vertical的意思,提示用户把它想象成垂直合并.观察一维和二维数组的情况,b在结果中被排在a的后面,形成a…
numpy中的ndarray方法和属性 - bonelee - 博客园 numpy.ndarray — NumPy v1.15 Manual 属性: T:转置,同 transpose() flat:转 1维 size:元素总数 ndim:维度 shape:元组,行与列 方法: axis=0:按照列进行分组,结果是横着的,相当于 x:axis=1:按照行进行分组,结果是竖着的,相当于 y all([axis]):如果元素都为 True 则返回 True,针对 0 和 非0 而言 any([axis…
1. sparse模块的官方document地址:http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/sparse.html   2. sparse matrix的存储形式有很多种,见此帖子http://blog.csdn.net/anshan1984/article/details/8580952 不同的存储形式在sparse模块中对应如下: bsr_matrix(arg1[, shape, dtype, copy, blocksize]) Block Spar…
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