Numpy中stack(),hstack(),vstack()函式用法介紹及例項

woff

1.stack()函式

函式原型為：stack(arrays,axis=0)，arrays可以傳陣列和列表。axis的含義我下面會講解，我們先來看個例子，然後我會分析輸出結果。

1. import numpy as np
   
2. a=[[1,2,3],
   
3. [4,5,6]]
   
4. print("列表a如下：")
   
5. print(a)
   
6. print("增加一維，新維度的下標為0")
   
7. c=np.stack(a,axis=0)
   
8. print(c)
   
9. print("增加一維，新維度的下標為1")
   
10. c=np.stack(a,axis=1)
    
11. print(c)
    
12. 輸出：
    
13. 列表a如下：
    
14. [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
    
15. 增加一維，新維度下標為0
    
16. [[1 2 3]
    
17. [4 5 6]]
    
18. 增加一維，新維度下標為1
    
19. [[1 4]
    
20. [2 5]
    
21. [3 6]]

複製代碼

首先這裡arrays我傳的是一個列表，現在我開始講解這個stack()函式的意思，它就是對arrays裡面的每個元素(可能是個列表，元組，或者是個numpy的陣列)變成numpy的陣列後，再對每個元素增加一維(至於維度加在哪裡，是靠axis控制的)，然後再把這些元素串起來(至於怎麼串，我下面會說)。

arrays裡面的每個元素必須形狀是一樣的，例如本例中列表a中的兩個元素[1,2,3]和[4,5,6]的形狀是一樣的，如果把[4,5,6]換成[4,5] ，那麼程式會報錯！而axis代表的是在哪個維度上加一維，例如axis=0(它是預設的)代表的就是增加的這一維的下標為0，axis等於多少不是隨便亂寫的，如果引數arrays裡面的每個元素是個1維的，那麼呼叫stack()函式增加一維後會變成2維的，所以axis只能等於0和1（維度的下標是從0開始的），而引數axis=0和axis=1得到的結果是不一樣的。

例如上面的程式碼中a列表中的第一個元素為[1,2,3]，那麼當axis=0的時候，就是在它的中括號外面再加一箇中括號，變成[ [1,2,3] ]（其實1，2，3之間是沒有逗號的，因為stack()函式會先把引數arrays中的每個元素變成numpy的陣列，陣列之間是沒有逗號的，看看上面的程式碼輸出就知道了，這裡大家明白就行，我為了方便講解，下面還會加上逗號），這樣最外面那層中括號才代表維度下標為0的那維；當axis=1的時候，就是在裡面加個中括號，變成了[ [1]，[2]，[3] ],這樣裡面加的那層中括號才代表維度下標為1的那維。同理當axis=0的時候[4,5,6]變成[ [ 4，5，6] ]，當axis=1的時候，變成[ [4]，[5]，[6] ]。下面我們講如何把增加一維度後的每個元素串起來。

怎麼把上面那兩個元素增加維度後的結果串起來呢，其實很簡單。現在我們已經知道了增加維度無非是增加中括號的意思，至於在哪裡加中括號，取決於axis等於幾。我們把增加的中括號想像成一個個的箱子。還拿上面的程式碼來說，當axis=0的時候，我們把套在[1,2,3]外面的中括號(就是[ [1,2,3] ]最外層的那個中括號)看做是箱子A，這個箱子A也會套在[4,5,6]的外面，所以我們就先把[1,2,3]和[4,5,6]放在一起，變成[1,2,3],[4,5,6]，然後再一起套上箱子A，變成[ [1,2,3],[4,5,6] ]這就是當axis=0的時候程式的輸出結果。

現在再來看當axis=1的時候，對於[1，2，3]，我們把套在1外面的箱子(就是上面講的[ [1]，[2]，[3] ]中1外面的那層中括號)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也會套在4的外面，箱子B也會套在5的外面，箱子C也會套在6的外面。那麼我們就把1和4放一起，2和5放一起，3和6放一起，變成[ 1,4 ，2,5 ，3,6 ]然後把箱子A,B,C分別套在1,4 ， 2,5 ， 3,6的外面，變成[ [1,4] , [2,5] , [3,6] ]這就是程式中axis=1的時候程式的輸出結果。

大家發現了沒有，串起來的時候其實就是把arrays中每個元素在相同的位置套箱子的一些小塊(這裡叫小塊這個名詞可能不洽當，但是大家明白就行)放在一起後，再套箱子，就是外面套個中括號，這就是堆疊。

再看下面的程式碼的輸出，測試下你理解的沒有。

1. import numpy as np
   
2. a=[[1,2,3,4],
   
3. [5,6,7,8],
   
4. [9,10,11,12]]
   
5. print("列表a如下：")
   
6. print(a)
   
7. print("增加一維，新維度的下標為0")
   
8. c=np.stack(a,axis=0)
   
9. print(c)
   
10. print("增加一維，新維度的下標為1")
    
11. c=np.stack(a,axis=1)
    
12. print(c)
    
13. 輸出：
    
14. 列表a如下：
    
15. [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]
    
16. 增加一維，新維度的下標為0
    
17. [[ 1 2 3 4]
    
18. [ 5 6 7 8]
    
19. [ 9 10 11 12]]
    
20. 增加一維，新維度的下標為1
    
21. [[ 1 5 9]
    
22. [ 2 6 10]
    
23. [ 3 7 11]
    
24. [ 4 8 12]]

複製代碼

不知道和你想象的輸出一樣不一樣，還有另一種情況，先看下面的程式碼。

1. import numpy as np
   
2. a=[1,2,3,4]
   
3. b=[5,6,7,8]
   
4. c=[9,10,11,12]
   
5. print("a=",a)
   
6. print("b=",b)
   
7. print("c=",c)
   
8. print("增加一維，新維度的下標為0")
   
9. d=np.stack((a,b,c),axis=0)
   
10. print(d)
    
11. print("增加一維，新維度的下標為1")
    
12. d=np.stack((a,b,c),axis=1)
    
13. print(d)
    
14. 輸出：
    
15. ('a=', [1, 2, 3, 4])
    
16. ('b=', [5, 6, 7, 8])
    
17. ('c=', [9, 10, 11, 12])
    
18. 增加一維，新維度的下標為0
    
19. [[ 1 2 3 4]
    
20. [ 5 6 7 8]
    
21. [ 9 10 11 12]]
    
22. 增加一維，新維度的下標為1
    
23. [[ 1 5 9]
    
24. [ 2 6 10]
    
25. [ 3 7 11]
    
26. [ 4 8 12]]

複製代碼

你會發現輸出結果和上面的程式碼一樣，其實它倆就是一樣的。只不過當你對arrays傳參的時候，如果你傳的引數是類似於(a,b,c)這種，它會把(a,b,c)當做一個元組來看，a,b,c都是元組的每個元素。然後分別對每個元素處理，上面我已經說了，arrays傳的引數可以是列表，元組，或者numpy陣列。所以傳(a,b,c)和傳[a,b,c]或者當x=[a,b,c]的時候傳x，效果都是一樣的。

上面的程式碼處理的arrays元素都是一維變二維的情況，下面我們看看二維變三維是什麼樣的。

1. import numpy as np
   
2. a=[[1,2,3],
   
3. [4,5,6]]
   
4. b=[[1,2,3],
   
5. [4,5,6]]
   
6. c=[[1,2,3],
   
7. [4,5,6]]
   
8. print("a=",a)
   
9. print("b=",b)
   
10. print("c=",c)
    
11. print("增加一維，新維度的下標為0")
    
12. d=np.stack((a,b,c),axis=0)
    
13. print(d)
    
14. print("增加一維，新維度的下標為1")
    
15. d=np.stack((a,b,c),axis=1)
    
16. print(d)
    
17. print("增加一維，新維度的下標為2")
    
18. d=np.stack((a,b,c),axis=2)
    
19. print(d)
    
20. 輸出：
    
21. ('a=', [[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
    
22. ('b=', [[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
    
23. ('c=', [[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
    
24. 增加一維，新維度的下標為0
    
25. [[[1 2 3]
    
26. [4 5 6]]
    
27. [[1 2 3]
    
28. [4 5 6]]
    
29. [[1 2 3]
    
30. [4 5 6]]]
    
31. 增加一維，新維度的下標為1
    
32. [[[1 2 3]
    
33. [1 2 3]
    
34. [1 2 3]]
    
35. [[4 5 6]
    
36. [4 5 6]
    
37. [4 5 6]]]
    
38. 增加一維，新維度的下標為2
    
39. [[[1 1 1]
    
40. [2 2 2]
    
41. [3 3 3]]
    
42. [[4 4 4]
    
43. [5 5 5]
    
44. [6 6 6]]]

複製代碼

當axis=0的時候，列表a，b，c最外面都需要套箱子(就是加中括號)，那麼我把你們先放一起，變成下面這樣

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

複製代碼

然後在最外面套箱子，變成

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

複製代碼

當axis=1的時候，列表a，b，c中的[1,2,3]需要套同樣的箱子，列表a，b，c中的[4,5,6]需要套同樣的箱子，好，我先把你們放一塊變成下面這樣

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

複製代碼

然後開始分別在 [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，變成下面這樣

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

複製代碼

當axis=2的時候，列表a，b，c中的1，2，3，4，5，6都需要套箱子，我把你們先放一起變成：

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

複製代碼

然後在1,1,1 ………6,6,6的外面分別套箱子變成：

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

複製代碼

關於stack()函式就講這麼多，這也是我全部理解的部分。

2. hstack()函式

函式原型：hstack(tup) ，引數tup可以是元組，列表，或者numpy陣列，返回結果為numpy的陣列。看下面的程式碼體會它的含義

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

複製代碼

1. import numpy as np
   
2. a=[[1],[2],[3]]
   
3. b=[[1],[2],[3]]
   
4. c=[[1],[2],[3]]
   
5. d=[[1],[2],[3]]
   
6. print(np.hstack((a,b,c,d)))
   
7. 輸出：
   
8. [[1 1 1 1]
   
9. [2 2 2 2]
   
10. [3 3 3 3]]

複製代碼

它其實就是水平(按列順序)把陣列給堆疊起來，vstack()函式正好和它相反。

3. vstack()函式

函式原型：vstack(tup) ，引數tup可以是元組，列表，或者numpy陣列，返回結果為numpy的陣列。看下面的程式碼體會它的含義

1. import numpy as np
   
2. a=[1,2,3]
   
3. b=[4,5,6]
   
4. print(np.vstack((a,b)))
   
5. 輸出：
   
6. [[1 2 3]
   
7. [4 5 6]]

複製代碼

1. import numpy as np
   
2. a=[[1],[2],[3]]
   
3. b=[[1],[2],[3]]
   
4. c=[[1],[2],[3]]
   
5. d=[[1],[2],[3]]
   
6. print(np.vstack((a,b,c,d)))
   
7. 輸出：
   
8. [[1]
   
9. [2]
   
10. [3]
    
11. [1]
    
12. [2]
    
13. [3]
    
14. [1]
    
15. [2]
    
16. [3]
    
17. [1]
    
18. [2]
    
19. [3]]

複製代碼

它是垂直（按照行順序）的把陣列給堆疊起來。

文章出處