這篇文章將為大家詳細講解有關(guān)python中numpy矩陣堆疊的示例分析，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

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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(shù)，后來想，應(yīng)該有庫函數(shù)，于是一陣找尋

import numpy as np
a = np.array([1,2,3])
b = np.array([4,5,6])
np.stack((a,b)) #默認(rèn)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(shù)，stack()，這個函數(shù)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(shù)vstack()進行垂直的堆疊（vertically ），hstack()進行水平堆疊（horizontally）

函數(shù)stack()有個參數(shù)，axis,可以設(shè)置堆疊的維度，默認(rèn)是0，其實和vstack()是一個效果，當(dāng)設(shè)置成1的時候，結(jié)果如下

np.stack((a,b),axis=1)

輸出：

array([[1, 4],
  [2, 5],
  [3, 6]])

從效果看，相當(dāng)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(xiàn)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

np.concatenate((a,b))
輸出：
array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

關(guān)于“python中numpy矩陣堆疊的示例分析”這篇文章就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，使各位可以學(xué)到更多知識，如果覺得文章不錯，請把它分享出去讓更多的人看到。

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當(dāng)前標(biāo)題：python中numpy矩陣堆疊的示例分析-創(chuàng)新互聯(lián)
文章來源：http://weahome.cn/article/ceeojd.html