numpy.ma.stack

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

Объединение последовательности массивов вдоль новой оси.

Параметр axis определяет индекс новой оси в размерностях результата. Например, если axis=0 это будет первая размерность, а если axis=-1 это будет последняя размерность.

Новое в версии 1.10.0.

Параметры:

arraysпоследовательность array_like

Каждый массив должен иметь одинаковую форму.

axisint, необязательно

Ось в массиве результата, вдоль которой объединяются входные массивы.

outndarray, необязательно

Если указано, назначение для размещения результата. Форма должна быть правильной, совпадая с той, что вернул бы метод stack, если бы аргумент out не был указан.

dtypestr или dtype

Если указано, массив назначения будет иметь этот тип данных. Не может быть предоставлен вместе с out.

Новое в версии 1.24.

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

Управляет видом приведения типов данных. По умолчанию «same_kind».

Новое в версии 1.24.

Возвращаемое значение:

stackedndarray

Массив stacked имеет на одну размерность больше, чем входные массивы.

См. также

concatenate

Объединение последовательности массивов вдоль существующей оси.

block

Сборка nd-массива из вложенных списков блоков.

split

Разделение массива на список нескольких подмассивов равного размера.

Примечания

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

Примеры

>>> arrays = [np.random.randn(3, 4) for _ in range(10)]
>>> np.stack(arrays, axis=0).shape
(10, 3, 4)

>>> np.stack(arrays, axis=1).shape
(3, 10, 4)

>>> np.stack(arrays, axis=2).shape
(3, 4, 10)

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

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