详解Numpy vstack()(垂直堆叠数组)函数的作用与使用方法

Numpy vstack()函数是用于垂直堆叠数组(即按垂直方向组合数组)的函数。它将两个或多个数组沿垂直方向堆叠在一起,生成一个新的更大的数组。

使用方法

numpy.vstack(tup)

参数:

  • tup: 这是垂直堆叠在一起的数组序列,它是一个元组,可以是两个或多个数组。

返回值:

  • 该函数返回一个沿垂直方向堆叠的数组。

示例1

import numpy as np

#创建两个一维数组
x = np.array([1,2,3])
y = np.array([4,5,6])

#垂直堆叠两个一维数组
z = np.vstack((x, y))

#输出结果
print(z) 

#结果为
#[[1 2 3]
# [4 5 6]]

示例2

import numpy as np

#创建两个二维数组
x = np.array([[1, 2], [3, 4]])
y = np.array([[5, 6]])

#垂直堆叠两个数组
z = np.vstack((x, y))

#输出结果
print(z) 

#结果为
#[[1 2]
# [3 4]
# [5 6]]

在示例1中,我们创建了两个一维数组x和y,并使用vstack()函数将它们垂直地堆叠在一起形成新的二维数组。

在示例2中,我们创建了两个二维数组x和y,并使用vstack()函数将它们合并在一起形成新的二维数组。两个示例都展示了垂直堆叠操作生成的新数组的形状。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:详解Numpy vstack()(垂直堆叠数组)函数的作用与使用方法 - Python技术站

(1)
上一篇 2023年3月22日
下一篇 2023年3月22日

相关文章

  • 详解Numpy std()(返回数组元素的标准差)函数的作用与使用方法

    Numpy std()函数是用于计算数组中元素的标准差的函数。标准差是测量数据分布的一种度量,它是指各个数据点相对于数据集平均值的离散程度。在数据分析中,标准差被广泛使用,因为它是一种很好的识别异常值的工具。 使用方法: np.std(arr, axis=None, dtype=None, ddof=0,out=None, keepdims=False) 参…

    Numpy函数大全 2023年3月22日
    00
  • 详解Numpy reshape()(改变数组形状)函数的作用与使用方法

    reshape()函数作用 Numpy中的reshape()函数用于将数组的维度重新设置,这个函数的目的是调整数组的形状,而不是改变原数组中的任何数值。该函数返回一个新数组,该数组与原数组共享数据,但在调整维度时会创建新的数组。 使用方法 Numpy的reshape()函数可以以几种不同的方式使用。如果要将原数组调整为一个新的形状,可以使用以下语法: num…

    Numpy函数大全 2023年3月22日
    00
  • 详解Numpy isinf()(判断元素是否为无穷大)函数的作用与使用方法

    Numpy isinf()函数是用于检测一个数组中的元素是否为正无穷大或负无穷大。它返回一个布尔型数组,表示每个元素是否是正无穷大或负无穷大。 语法: numpy.isinf(x, out=None, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None) 参数说…

    Numpy函数大全 2023年3月22日
    00
  • 详解Numpy rfft()(实部快速傅里叶变换)函数的作用与使用方法

    Numpy中的rfft()函数是用于实现基于FFT算法的实数数组的快速傅里叶变换的函数。使用rfft()函数可以将实数序列快速转换为复数序列,从而实现频率域上的计算操作。以下是对rfft()函数的详细讲解和使用方法的完整攻略。 函数介绍 函数语法为: numpy.fft.rfft(a, n=None, axis=-1, norm=None) 参数说明: a:…

    Numpy函数大全 2023年3月22日
    00
  • 详解Numpy isnan()(判断元素是否为NaN)函数的作用与使用方法

    numpy.isnan()函数用于判断一个数组中的元素是否为NaN(not a number)。NaN是一个特殊的浮点数,用于表示不可能的数值,例如0/0、∞/∞等。 函数语法为: numpy.isnan(x) 其中,x为待判断的数组。 函数返回一个布尔型数组,其中True表示对应的元素是NaN,False表示对应的元素不是NaN。 示例1:判断数组中元素是…

    Numpy函数大全 2023年3月22日
    00
  • 详解Numpy cov()(计算协方差矩阵)函数的作用与使用方法

    Numpy cov()是一个用于计算协方差矩阵的函数。协方差矩阵是一个描述随机变量之间关系的矩阵,通常用于统计学和机器学习中的数据分析。 本文将介绍Numpy cov()的作用与使用方法,并提供两个实例详细说明。 作用 将数据集X的协方差矩阵进行计算,然后返回该矩阵。协方差矩阵描述了变量之间的关系、方向和强度。除此之外,协方差矩阵还可用于数据降维、找到数据集…

    Numpy函数大全 2023年3月22日
    00
  • 详解Numpy arange()函数的作用与使用方法

    Numpy arange()函数用于创建一个数组,该数组包含指定的范围内的值,并具有相等的加值步长。 下面是该函数的语法: numpy.arange(start,stop,step,dtype = None) 参数说明: start: 数组中的起始值。 stop: 数组中的终止值。 step: 数组中的步长值。 dtype: 数据类型可选参数,默认情况下是浮…

    Numpy函数大全 2023年3月22日
    00
  • 详解Numpy resize()(改变数组的大小)函数的作用与使用方法

    Numpy中的resize()函数用于调整数组的大小,它的操作方式与reshape()函数有些相似,但resize()函数不会限制调整后数组的大小。 resize()函数的语法如下: numpy.resize(arr, shape) 其中,arr为需要调整大小的数组,shape为调整后的目标大小。需要注意的是,shape必须是一个整数或者是一个整数元组。 现…

    Numpy函数大全 2023年3月22日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部