numpy.stack#

numpy.stack(массивы, ось=0, выход=None, *, dtype=None, приведение типов='same_kind')[источник]#

Объедините последовательность массивов вдоль новой оси.

The axis параметр указывает индекс новой оси в размерностях результата. Например, если axis=0 это будет первое измерение, и если axis=-1 это будет последнее измерение.

Параметры:

массивыпоследовательность ndarrays: Каждый массив должен иметь одинаковую форму. В случае одного ndarray входного массива array_like он будет рассматриваться как последовательность массивов; т.е. каждый элемент вдоль нулевой оси рассматривается как отдельный массив.
осьint, необязательный: Ось в результирующем массиве, вдоль которой складываются входные массивы.
выходndarray, необязательно: Если указан, место назначения для размещения результата. Форма должна быть правильной, соответствующей той, которую вернул бы stack, если бы аргумент out не был указан.
dtypestr или dtype: Если предоставлен, целевой массив будет иметь этот тип данных. Не может быть предоставлен вместе с выход.

Новое в версии 1.24.
приведение типов{‘no’, ‘equiv’, ‘safe’, ‘same_kind’, ‘unsafe’}, опционально: Определяет, какие преобразования типов данных могут происходить. По умолчанию 'same_kind'.

Новое в версии 1.24.

Возвращает:

stackedndarray: Сложенный массив имеет на одно измерение больше, чем входные массивы.

Смотрите также

concatenate: Объединить последовательность массивов вдоль существующей оси.
block: Собрать n-мерный массив из вложенных списков блоков.
split: Разделить массив на список из нескольких подмассивов одинакового размера.
unstack: Разделение массива на кортеж подмассивов вдоль оси.

Примеры

>>> import numpy as np
>>> rng = np.random.default_rng()
>>> arrays = [rng.normal(size=(3,4)) for _ in range(10)]
>>> np.stack(arrays, axis=0).shape
(10, 3, 4)

>>> np.stack(arrays, axis=1).shape
(3, 10, 4)

>>> np.stack(arrays, axis=2).shape
(3, 4, 10)

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

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