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法律研究使用 stack() 在軸 1 上連線一系列 NumPy 陣列
要連線一系列陣列，請在 Python NumPy 中使用 **numpy.stack()** 方法。axis 引數指定結果維度中新軸的索引。這裡，我們設定了軸 1。
該函式返回的堆疊陣列比輸入陣列多一個維度。axis 引數指定結果維度中新軸的索引。例如，如果 axis=0，它將是第一個維度，如果 axis=-1，它將是最後一個維度。
如果提供 out 引數，則將其作為放置結果的目標。形狀必須正確，與如果沒有指定 out 引數則 stack 將返回的形狀匹配。
步驟
首先，匯入所需的庫 -
import numpy as np
使用 array() 方法建立兩個 NumPy 陣列。我們插入了 int 型別的元素 -
arr1 = np.array([49, 76, 61, 82, 69, 29]) arr2 = np.array([40, 60, 89, 55, 32, 98])
顯示陣列 -
print("Array 1...
", arr1)
print("
Array 2...
", arr2)獲取陣列的型別 -
print("
Our Array 1 type...
", arr1.dtype)
print("
Our Array 2 type...
", arr2.dtype)獲取陣列的維度 -
print("
Our Array 1 Dimensions...
",arr1.ndim)
print("
Our Array 2 Dimensions...
",arr2.ndim)獲取陣列的形狀 -
print("
Our Array 1 Shape...
",arr1.shape)
print("
Our Array 2 Shape...
",arr2.shape)要連線一系列陣列，請使用 numpy.stack() 方法。axis 引數指定結果維度中新軸的索引。如果 axis=0，它將是第一個維度，如果 axis=-1，它將是最後一個維度 -
print("
Result (stack over axis 1)...
",np.stack((arr1, arr2), axis = 1))
示例
import numpy as np
# Creating two numpy arrays using the array() method
# We have inserted elements of int type
arr1 = np.array([49, 76, 61, 82, 69, 29])
arr2 = np.array([40, 60, 89, 55, 32, 98])
# Display the arrays
print("Array 1...
", arr1)
print("
Array 2...
", arr2)
# Get the type of the arrays
print("
Our Array 1 type...
", arr1.dtype)
print("
Our Array 2 type...
", arr2.dtype)
# Get the dimensions of the Arrays
print("
Our Array 1 Dimensions...
",arr1.ndim)
print("
Our Array 2 Dimensions...
",arr2.ndim)
# Get the shape of the Arrays
print("
Our Array 1 Shape...
",arr1.shape)
print("
Our Array 2 Shape...
",arr2.shape)
# To join a sequence of arrays, use the numpy.stack() method in Python Numpy
# The axis parameter specifies the index of the new axis in the dimensions of the result.
# If axis=0 it will be the first dimension and if axis=-1 it will be the last dimension.
print("
Result (stack over axis 1)...
",np.stack((arr1, arr2), axis = 1))輸出
Array 1... [49 76 61 82 69 29] Array 2... [40 60 89 55 32 98] Our Array 1 type... int64 Our Array 2 type... int64 Our Array 1 Dimensions... 1 Our Array 2 Dimensions... 1 Our Array 1 Shape... (6,) Our Array 2 Shape... (6,) Result (stack over axis 1)... [[49 40] [76 60] [61 89] [82 55] [69 32] [29 98]]
更新於: 2022年2月18日
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