这篇文章将为大家详细讲解有关python中numpy矩阵堆叠的示例分析，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
在实际操作中，遇到了矩阵堆叠的操作，本来想着自己写一个函数，后来想，应该有库函数，于是一阵找寻
import numpy as np a = np.array([1,2,3]) b = np.array([4,5,6]) np.stack((a,b)) #默认行堆叠 输出： array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) np.vstack((a, b)) 输出： array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) np.hstack((a, b)) 输出： array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
简单解释一下上面的代码：其实主要是一个函数，stack()，这个函数其实包含了各种堆叠方式，我们上面的例子是针对二维矩阵的，其实我们大部分时候的操作都是针对二维矩阵的，为了方便，所以又定义了两个函数vstack()进行垂直的堆叠（vertically ），hstack()进行水平堆叠（horizontally）
函数stack()有个参数，axis,可以设置堆叠的维度，默认是0，其实和vstack()是一个效果，当设置成1的时候，结果如下
np.stack((a,b),axis=1) 输出： array([[1, 4], [2, 5], [3, 6]])
从效果看，相当于按照原来a的第二维度，也就是列，一列一列的取出来，按行拼成了一个矩阵。
那么，hstack()的效果能不能利用stack()实现呢？我这里是没有探索出来，欢迎知道的童靴指教，不过hstack()的效果其实和concatenate是一样的
np.concatenate((a,b)) 输出： array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
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