numpy.vstack#

numpy.vstack(tup, *, dtype=None, приведение типов='same_kind')[источник]#

Складывает массивы последовательно вертикально (по строкам).

Это эквивалентно конкатенации вдоль первой оси после 1-D массивов формы (N,) были преобразованы к (1,N). Перестраивает массивы, разделённые vsplit.

Эта функция наиболее осмысленна для массивов размерностью до 3. Например, для пиксельных данных с высотой (первая ось), шириной (вторая ось) и каналами r/g/b (третья ось). Функции concatenate, stack и block предоставляют более общие операции укладки и конкатенации.

Параметры:

tupпоследовательность ndarrays: Массивы должны иметь одинаковую форму по всем осям, кроме первой. Одномерные массивы должны иметь одинаковую длину. В случае одного входного массива он будет рассматриваться как последовательность массивов; т.е., каждый элемент вдоль нулевой оси рассматривается как отдельный массив.
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: Массив, образованный укладкой заданных массивов, будет как минимум 2-D.

Смотрите также

concatenate: Объединить последовательность массивов вдоль существующей оси.
stack: Объедините последовательность массивов вдоль новой оси.
block: Собрать n-мерный массив из вложенных списков блоков.
hstack: Складывает массивы последовательно по горизонтали (по столбцам).
dstack: Складывает массивы в последовательности по глубине (вдоль третьей оси).
column_stack: Сложить 1-D массивы как столбцы в 2-D массив.
vsplit: Разделить массив на несколько подмассивов по вертикали (по строкам).
unstack: Разделение массива на кортеж подмассивов вдоль оси.

Примеры

>>> 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]])