numpy.vstack#

numpy.vstack(tup, *, dtype=None, casting='same_kind')[source]#

垂直（按行）堆叠数组序列。

这等同于在将形状为 (N,) 的一维数组重塑为 (1,N) 后沿第一个轴进行拼接。它重建了由 vsplit 分割的数组。

此函数对于最多三个维度的数组最有意义。例如，对于具有高度（第一个轴）、宽度（第二个轴）和 r/g/b 通道（第三个轴）的像素数据。函数 concatenate、stack 和 block 提供了更通用的堆叠和拼接操作。

参数:
tupndarray 序列

除了第一个轴之外，数组必须在所有其他轴上具有相同的形状。一维数组必须具有相同的长度。如果是单个类数组输入，它将被视为数组序列；即，沿第零个轴的每个元素都被视为一个单独的数组。

dtypestr 或 dtype

如果提供，目标数组将具有此 dtype。不能与 out 一起提供。

1.24 版本新增。

casting{‘no’, ‘equiv’, ‘safe’, ‘same_kind’, ‘unsafe’}，可选

控制可能发生的数据类型转换。默认为 ‘same_kind’。

1.24 版本新增。

返回:
stackedndarray

通过堆叠给定数组形成的数组，将至少是二维的。

另请参阅

concatenate

沿现有轴连接数组序列。

stack

沿新轴连接数组序列。

block

从嵌套块列表组装 nd 数组。

hstack

水平（按列）堆叠数组序列。

dstack

沿深度（沿第三个轴）堆叠数组序列。

column_stack

将一维数组作为列堆叠成二维数组。

vsplit

垂直（按行）将数组分割成多个子数组。

unstack

沿轴将数组分割成子数组的元组。

示例

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([1, 2, 3])
>>> b = np.array([4, 5, 6])
>>> np.vstack((a,b))
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

>>> a = np.array([[1], [2], [3]])
>>> b = np.array([[4], [5], [6]])
>>> np.vstack((a,b))
array([[1],
       [2],
       [3],
       [4],
       [5],
       [6]])
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