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在上,b在下的垂直关系。

import numpy as np
a = [,]
b = [,]
c = np.vstack((a,b))
print(c)
a = [[,]]
b = [[,]]
c = np.vstack((a,b))
print(c)
'''
[[ ]
[ ]]
[[ ]
[ ]]
'''

显然,a被存到c[0]中,b被存到c[1]中,a、b二者在0号轴上连接起来。对于两个高维数组a、b来说,vstack在合并a、b时已全无垂直或上下这样直观的位置关系,但a、b仍旧保持在0号轴上a在前2层,b在后2层的位置关系。程序中np.sum(c[2:]-b)等于0表示c[2:]和b拥有同样的元素,np.sum(c[:2]-a)等于0表示c[:2]与a有同样的元素。想想c有什么样的形状?答曰(4,3,4,5)。

a = np.arange().reshape(,,,)
b = np.arange(,).reshape(,,,)
size = a.shape[]
print(np.sum(c[:]-a))
print(np.sum(c[:]-b))
#
#

二、hstack

hstack表示轴1合并。hstack的字母h来自于horizontal,表示两个数组是水平的,hstack((a,b))将把b排在a的右边的意思。

print(np.hstack([[,],[]]))
# [,,]

现在没有增维,结果不像vstack,对一维数组合并的结果还是一维的。

a = [[,],
[,]]
b = [[],
[]]
print(np.hstack([a,b]))
# [[ ]
# [ ]]

在结果c中,b就在a的右边。它表明c中b元素的1轴坐标会大于a元素的1轴坐标。对于高维数组而言,如下例所示,a的a[:0]、a[:1]、a[:,2],构成c的c[:,0]、c[:,1]、c[:,2],b的[:,0]构成c的c[:4]。a、b在1号轴坐标上被连接起来。

a = np.arange().reshape(,,,)
b = np.arange(,).reshape(,,,)
size = a.shape[]
c = np.hstack([a,b])
print(np.sum(c[:,:size]-a))
print(np.sum(c[:,size:]-b))
#
#

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