numpy.ma.hstack

ma.hstack=<numpy.ma.extras._fromnxfunction_seq object>

Укладка массивов в последовательности по горизонтали (по столбцам).

Это эквивалентно конкатенации по второму осевому индексу, за исключением 1-мерных массивов, где конкатенация происходит по первому осевому индексу. Восстанавливает массивы, разделенные с помощью hsplit.

Эта функция имеет наибольший смысл для массивов с до 3 измерений. Например, для данных пикселей с высотой (первый осевой индекс), шириной (второй осевой индекс) и каналами r/g/b (третий осевой индекс). Функции concatenate, stack и block предоставляют более общие операции укладки и конкатенации.

Параметры:

tupпоследовательность nd-массивов

Массивы должны иметь одинаковую форму по всем осям, кроме второй, за исключением 1-мерных массивов, которые могут иметь любую длину.

dtypestr или dtype

Если указано, целевой массив будет иметь этот тип данных. Нельзя использовать вместе с out.

Новое в версии 1.24.

casting{‘no’, ‘equiv’, ‘safe’, ‘same_kind’, ‘unsafe’}, необязательно

Управляет типом преобразования данных. По умолчанию — ‘same_kind’.

Новое в версии 1.24.

Возвращаемое значение:

stackedndarray

Массив, полученный путём укладки заданных массивов.

См. также

concatenate

Объединение последовательности массивов вдоль существующей оси.

stack

Объединение последовательности массивов вдоль новой оси.

block

Сборка nd-массива из вложенных списков блоков.

vstack

Укладка массивов в последовательности по вертикали (по строкам).

dstack

Укладка массивов в последовательности по глубине (вдоль третьей оси).

column_stack

Укладка 1-мерных массивов в столбцы в 2-мерный массив.

hsplit

Разделение массива на несколько подмассивов по горизонтали (по столбцам).

Примечания

Функция применяется как к данным (_data), так и к маске (_mask), если таковая имеется.

Примеры

>>> a = np.array((1,2,3))
>>> b = np.array((4,5,6))
>>> np.hstack((a,b))
array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
>>> a = np.array([[1],[2],[3]])
>>> b = np.array([[4],[5],[6]])
>>> np.hstack((a,b))
array([[1, 4],
       [2, 5],
       [3, 6]])