Numpy中stack(),hstack(),vstack()函数用法介绍及实例

1.stack()函数

函数原型为:stack(arrays,axis=0),arrays可以传数组和列表。axis的含义我下面会讲解,我们先来看个例子,然后我会分析输出结果。

import numpy as np
a=[[1,2,3],
 [4,5,6]]
print("列表a如下:")
print(a)

print("增加一维,新维度的下标为0")
c=np.stack(a,axis=0)
print(c)

print("增加一维,新维度的下标为1")
c=np.stack(a,axis=1)
print(c)

输出:
列表a如下:
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
增加一维,新维度下标为0
[[1 2 3]
 [4 5 6]]
增加一维,新维度下标为1
[[1 4]
 [2 5]
 [3 6]]

首先这里arrays我传的是一个列表,现在我开始讲解这个stack()函数的意思,它就是对arrays里面的每个元素(可能是个列表,元组,或者是个numpy的数组)变成numpy的数组后,再对每个元素增加一维(至于维度加在哪里,是靠axis控制的),然后再把这些元素串起来(至于怎么串,我下面会说)。

arrays里面的每个元素必须形状是一样的,例如本例中列表a中的两个元素[1,2,3]和[4,5,6]的形状是一样的,如果把[4,5,6]换成[4,5] ,那么程序会报错!而axis代表的是在哪个维度上加一维,例如axis=0(它是默认的)代表的就是增加的这一维的下标为0,axis等于多少不是随便乱写的,如果参数arrays里面的每个元素是个1维的,那么调用stack()函数增加一维后会变成2维的,所以axis只能等于0和1(维度的下标是从0开始的),而参数axis=0和axis=1得到的结果是不一样的。

例如上面的代码中a列表中的第一个元素为[1,2,3],那么当axis=0的时候,就是在它的中括号外面再加一个中括号,变成[ [1,2,3] ](其实1,2,3之间是没有逗号的,因为stack()函数会先把参数arrays中的每个元素变成numpy的数组,数组之间是没有逗号的,看看上面的代码输出就知道了,这里大家明白就行,我为了方便讲解,下面还会加上逗号),这样最外面那层中括号才代表维度下标为0的那维;当axis=1的时候,就是在里面加个中括号,变成了[ [1],[2],[3] ],这样里面加的那层中括号才代表维度下标为1的那维。同理当axis=0的时候[4,5,6]变成[ [ 4,5,6] ],当axis=1的时候,变成[ [4],[5],[6] ]。下面我们讲如何把增加一维度后的每个元素串起来。

怎么把上面那两个元素增加维度后的结果串起来呢,其实很简单。现在我们已经知道了增加维度无非是增加中括号的意思,至于在哪里加中括号,取决于axis等于几。我们把增加的中括号想像成一个个的箱子。还拿上面的代码来说,当axis=0的时候,我们把套在[1,2,3]外面的中括号(就是[ [1,2,3] ]最外层的那个中括号)看做是箱子A,这个箱子A也会套在[4,5,6]的外面,所以我们就先把[1,2,3]和[4,5,6]放在一起,变成[1,2,3],[4,5,6],然后再一起套上箱子A,变成[ [1,2,3],[4,5,6] ]这就是当axis=0的时候程序的输出结果。

现在再来看当axis=1的时候,对于[1,2,3],我们把套在1外面的箱子(就是上面讲的[ [1],[2],[3] ]中1外面的那层中括号)看做A,套在2外面的看做B,套在3外面的看做C,同理,箱子A也会套在4的外面,箱子B也会套在5的外面,箱子C也会套在6的外面。那么我们就把1和4放一起,2和5放一起,3和6放一起,变成[ 1,4 ,2,5 ,3,6 ]然后把箱子A,B,C分别套在1,4 , 2,5 , 3,6的外面,变成[ [1,4] , [2,5] , [3,6] ]这就是程序中axis=1的时候程序的输出结果。

大家发现了没有,串起来的时候其实就是把arrays中每个元素在相同的位置套箱子的一些小块(这里叫小块这个名词可能不洽当,但是大家明白就行)放在一起后,再套箱子,就是外面套个中括号,这就是堆叠。

再看下面的代码的输出,测试下你理解的没有。

import numpy as np
a=[[1,2,3,4],
 [5,6,7,8],
 [9,10,11,12]]
print("列表a如下:")
print(a)

print("增加一维,新维度的下标为0")
c=np.stack(a,axis=0)
print(c)

print("增加一维,新维度的下标为1")
c=np.stack(a,axis=1)
print(c)

输出:
列表a如下:
[[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]
增加一维,新维度的下标为0
[[ 1 2 3 4]
 [ 5 6 7 8]
 [ 9 10 11 12]]
增加一维,新维度的下标为1
[[ 1 5 9]
 [ 2 6 10]
 [ 3 7 11]
 [ 4 8 12]]

不知道和你想象的输出一样不一样,还有另一种情况,先看下面的代码。

import numpy as np
a=[1,2,3,4]
b=[5,6,7,8]
c=[9,10,11,12]
print("a=",a)
print("b=",b)
print("c=",c)

print("增加一维,新维度的下标为0")
d=np.stack((a,b,c),axis=0)
print(d)

print("增加一维,新维度的下标为1")
d=np.stack((a,b,c),axis=1)
print(d)

输出:
('a=', [1, 2, 3, 4])
('b=', [5, 6, 7, 8])
('c=', [9, 10, 11, 12])
增加一维,新维度的下标为0
[[ 1 2 3 4]
 [ 5 6 7 8]
 [ 9 10 11 12]]
增加一维,新维度的下标为1
[[ 1 5 9]
 [ 2 6 10]
 [ 3 7 11]
 [ 4 8 12]]

你会发现输出结果和上面的代码一样,其实它俩就是一样的。只不过当你对arrays传参的时候,如果你传的参数是类似于(a,b,c)这种,它会把(a,b,c)当做一个元组来看,a,b,c都是元组的每个元素。然后分别对每个元素处理,上面我已经说了,arrays传的参数可以是列表,元组,或者numpy数组。所以传(a,b,c)和传[a,b,c]或者当x=[a,b,c]的时候传x,效果都是一样的。

上面的代码处理的arrays元素都是一维变二维的情况,下面我们看看二维变三维是什么样的。

import numpy as np
a=[[1,2,3],
 [4,5,6]]
b=[[1,2,3],
 [4,5,6]]
c=[[1,2,3],
 [4,5,6]]
print("a=",a)
print("b=",b)
print("c=",c)

print("增加一维,新维度的下标为0")
d=np.stack((a,b,c),axis=0)
print(d)

print("增加一维,新维度的下标为1")
d=np.stack((a,b,c),axis=1)
print(d)
print("增加一维,新维度的下标为2")
d=np.stack((a,b,c),axis=2)
print(d)

输出:
('a=', [[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
('b=', [[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
('c=', [[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
增加一维,新维度的下标为0
[[[1 2 3]
 [4 5 6]]

 [[1 2 3]
 [4 5 6]]

 [[1 2 3]
 [4 5 6]]]
增加一维,新维度的下标为1
[[[1 2 3]
 [1 2 3]
 [1 2 3]]

 [[4 5 6]
 [4 5 6]
 [4 5 6]]]
增加一维,新维度的下标为2
[[[1 1 1]
 [2 2 2]
 [3 3 3]]

 [[4 4 4]
 [5 5 5]
 [6 6 6]]]

当axis=0的时候,列表a,b,c最外面都需要套箱子(就是加中括号),那么我把你们先放一起,变成下面这样

[[1,2,3],[4,5,6]],
[[1,2,3],[4,5,6]],
[[1,2,3],[4,5,6]]

然后在最外面套箱子,变成

[
[[1,2,3],[4,5,6]],
[[1,2,3],[4,5,6]],
[[1,2,3],[4,5,6]]
]

当axis=1的时候,列表a,b,c中的[1,2,3]需要套同样的箱子,列表a,b,c中的[4,5,6]需要套同样的箱子,好,我先把你们放一块变成下面这样

[
 [1,2,3],[1,2,3],[1,2,3]
 ,
 [4,5,6],[4,5,6],[4,5,6]

]

然后开始分别在 [1,2,3],[1,2,3],[1,2,3]的外面和[4,5,6],[4,5,6],[4,5,6]的外面套箱子,变成下面这样

[
 [[1,2,3],[1,2,3],[1,2,3]]
 ,
 [[4,5,6],[4,5,6],[4,5,6]]

]

当axis=2的时候,列表a,b,c中的1,2,3,4,5,6都需要套箱子,我把你们先放一起变成:

[
 [1,1,1 , 2,2,2 , 3,3,3],
 [4,4,4 , 5,5,5 , 6,6,6]
]

然后在1,1,1 ………6,6,6的外面分别套箱子变成:

[
 [[1,1,1] , [2,2,2] , [3,3,3]],
 [[4,4,4] , [5,5,5] , [6,6,6]]
]

关于stack()函数就讲这么多,这也是我全部理解的部分。

2. hstack()函数

函数原型:hstack(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。看下面的代码体会它的含义

import numpy as np
a=[1,2,3]
b=[4,5,6]
print(np.hstack((a,b)))

输出:[1 2 3 4 5 6 ]
import numpy as np
a=[[1],[2],[3]]
b=[[1],[2],[3]]
c=[[1],[2],[3]]
d=[[1],[2],[3]]
print(np.hstack((a,b,c,d)))

输出:
[[1 1 1 1]
 [2 2 2 2]
 [3 3 3 3]]

它其实就是水平(按列顺序)把数组给堆叠起来,vstack()函数正好和它相反。

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。看下面的代码体会它的含义

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

输出:
[[1 2 3]
 [4 5 6]]
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]]

它是垂直(按照行顺序)的把数组给堆叠起来。

总结

以上就是本文关于Numpy中stack(),hstack(),vstack()函数用法介绍及实例的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题,如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持!

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