numpy.stack

numpy.stack(arrays, axis=0, out=None, *, dtype=None, casting='same_kind')[source]

Объединение последовательности массивов вдоль новой оси.

Параметр axis определяет индекс новой оси в измерениях результата. Например, если axis=0 это будет первое измерение, а если axis=-1 — последнее измерение.

Добавлена в версии 1.10.0.

Параметры:

arraysпоследовательность array_like

Каждый массив должен иметь одинаковую форму.

axisint, необязательно

Ось в результирующем массиве, вдоль которой накладываются входные массивы.

outndarray, необязательно

Если задано, место назначения для размещения результата. Форма должна быть правильной, соответствующей той, что вернул бы stack, если бы аргумент out не был указан.

dtypestr или dtype

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

Добавлена в версии 1.24.

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

Управляет типом приведения данных. По умолчанию ‘same_kind’.

Добавлена в версии 1.24.

Возвращаемое значение:

stackedndarray

Уложенный массив имеет на одно измерение больше, чем входные массивы.

См. также

concatenate

Объединение последовательности массивов вдоль существующей оси.

block

Собирает nd-массив из вложенных списков блоков.

split

Разделяет массив на список нескольких подмассивов равного размера.

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]])