Python numpy.vstack函数方法的使用

NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数，涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中vstack方法的使用。

numpy.vstack

numpy.vstack(tup) [source]

垂直(行)按顺序堆叠数组。

这等效于形状(N,)的1-D数组已重塑为(1,N)后沿第一轴进行concatenation。重建除以vsplit的数组。

这个函数对于3维以下的数组最有意义。例如，对于具有高度(第一个轴)、宽度(第二个轴)和r/g/b通道(第三个轴)的像素数据。函数concatenate, stack和block提供了更一般的堆叠和连接操作。

参数：

tup ：ndarrays的sequence

除第一轴外，所有阵列的形状都必须相同。

一维数组必须具有相同的长度。

返回值：

stacked ：ndarray

通过堆叠给定阵列形成的阵列将至少为二维。

例子

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

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