在numpy中堆叠数组答案

【问题标题】：Stacking arrays in numpy在numpy中堆叠数组
【发布时间】：2018-06-05 08:28:40
【问题描述】：

我有两个数组：

A = np.array([1, 2, 3])
B = np.array([2, 3, 4])
C = np.stack((A, B), axis=0)

print C.shape
(2, 3)

形状不应该是(6,)吗？

【问题讨论】：

不，你叠加在axis=0上，所以你创建了一个二维数组，其中C[0] == A和C[1] == B。您可能正在寻找np.hstack((A,B))。
你的意思是，因为我在axis=0 上堆叠，所以为C 创建了一个新轴，它给出了(2, 3) 的形状？
是的，它创建了一个新轴。来自文档[1]，“沿新轴加入一系列数组。” [1]docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/generated/…
轴 0 是行方向。轴 1 是结果的列方向（！）而不是参数。
stack 添加了一个新维度。 np.concatenate 在现有的基础上工作。

【解决方案1】：

由于您沿轴 0 堆叠。它正在做类似的事情

[[1,2,3],
 [4,5,6]]

如果你想要 (6,) 形状，你应该使用np.concatenate。

【讨论】：

【解决方案2】：

使用np.stack() 函数，您可以指定您希望将哪个axis 视为索引轴。因此，如您所见，您永远不会得到6 的形状，在此示例中只有(2,3) 或(3,2)，具体取决于您选择的轴。

见下文：

A = np.array([1, 2, 3])
B = np.array([2, 3, 4])
arrays = [A, B]

使用此代码：

print(np.stack(arrays, axis=0))

你得到这个输出：

[[1 2 3]
 [2 3 4]]

使用此代码：

print(np.stack(arrays, axis=1))

你得到这个输出：

[[1 2]
 [2 3]
 [3 4]]

【讨论】：