玩转Numpy——stack（），hstack（），vstack（），dstack（）函数简单介绍

这三个函数的功能都是堆叠数组。一下看三者的详细用法和区别之处。

1，stack（）函数：

函数原型为：stack(arrays, axis=0)

arrays可以传数组和列表，arrays里面的每个元素必须形状是一样的，否则程序了会报错。

axis默认值为0，0是按行堆叠，1是按列堆叠（有矩阵转置的效果）。

可结合以下代码理解：

import numpy as np
a=[1,2,3]
b=[4,5,6]
c=[[1,2,3],[4,5,6]]
print("List a:\n",a)
print("List b:\n",b)
print("List c:\n",c)re=np.stack(c,axis=0)
print("c stack in rows:\n",re)
re=np.stack(c,axis=1)
print("c stack in columns:\n",re)
re=np.stack((a,b))
print("a and b are stack in rows:\n",re)
re=np.stack((a,b),axis=1)
print("a and b are stack in columns:\n",re)输出结果：
List a:[1, 2, 3]
List b:[4, 5, 6]
List c:[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
c stack in rows:[[1 2 3][4 5 6]]
c stack in columns:[[1 4][2 5][3 6]]
a and b are stack in rows:[[1 2 3][4 5 6]]
a and b are stack in columns:[[1 4][2 5][3 6]]

2，hstack函数（）

函数原型hstack(tup)

tup可以是元组，列表，或者numpy数组，返回结果为numpy的数组。

hstack是把tup数组内最低维度的相同位置的元素按行顺序排列堆叠起来（同维度位置的为一行），返回的数组降了一个维度

可结合以下代码理解：

import numpy as np
a=[[1,2,3,4],[1,2,3,4],[1,2,3,4],[1,2,3,4]]
re=np.hstack(a)
print(re)结果：
[1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4]

[1,2,3,4],[1,2,3,4].......最低维度的相同位置的元素

import numpy as np
a=[[[1],[2],[3],[4]],[[1],[2],[3],[4]],[[1],[2],[3],[4]],[[1],[2],[3],[4]]]
re=np.hstack(a)
print(re)结果：
[[1 1 1 1][2 2 2 2][3 3 3 3][4 4 4 4]]

[1],[1],[1],[1]为相同维度相同位置的元素.(原数组大于三维时，具有降维转置的效果)

3，vstack（）函数

函数原型vstack（tup）。

参数tup可以是元组，列表，或者numpy数组，返回结果为numpy的数组。

vstack是把tup数组内每个元素按列顺序排列堆叠起来.

import numpy as np
a=[[1],[2],[3]]
b=[[1],[2],[3]]
c=[[1],[2],[3]]
d=[[1],[2],[3]]
print(np.vstack((a,b,c,d)))输出：
[[1][2][3][1][2][3][1][2][3][1][2][3]]

import numpy as np
a=[[[[1,2],[2,2],[3,2],[1,4]],[[1,2],[2,2],[3,2],[1,4]],[[1,2],[2,2],[3,2],[1,4]],[[1,2],[2,2],[3,2],[1,4]]]]
re=np.vstack(a)
print(re)结果：
[[[1 2][2 2][3 2][1 4]][[1 2][2 2][3 2][1 4]][[1 2][2 2][3 2][1 4]][[1 2][2 2][3 2][1 4]]]

4，dstack

函数原型：dstack（tup）

dstack 表示将数组可在第三维进行堆叠（即第三层方括号），可将 arr 第三层括号里面的东西视为一个整体.可用于RGB单通道图合成多通道图。

eg:

import numpy as np
a=[[10,11,12],[13,14,15]]
b=[[1,2,3],[4,5,6]]
c=np.dstack((a,b))
print(c)result:
[[[10 1][11 2][12 3]][[13 4][14 5][15 6]]]

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