numpy.ma.vstack

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

垂直 (row wise) 堆疊序列中的陣列。

這相當於沿著第一個軸串聯，在形狀為 (N,) 的一維陣列被重塑為 (1,N) 之後。重建被 vsplit 分割的陣列。

此函數最適用於最多 3 個維度的陣列。例如，對於具有高度（第一個軸）、寬度（第二個軸）和 r/g/b 通道（第三個軸）的像素數據。函數 concatenate、stack 和 block 提供了更通用的堆疊和串聯操作。

參數:

tupndarray 序列

陣列除了第一個軸之外，在所有軸上必須具有相同的形狀。一維陣列必須具有相同的長度。在單個類陣列輸入的情況下，它將被視為陣列序列；也就是說，沿著第零個軸的每個元素都被視為一個單獨的陣列。

dtypestr 或 dtype

如果提供，目標陣列將具有此 dtype。不能與 out 一起提供。

1.24 版本新增。

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

控制可能發生的資料型別轉換種類。預設為 ‘same_kind’。

1.24 版本新增。

回傳:

stackedndarray

通過堆疊給定陣列形成的陣列，至少為二維。

參見

concatenate

沿現有軸連接陣列序列。

stack

沿新軸連接陣列序列。

block

從區塊的巢狀列表組裝一個 nd-array。

hstack

水平 (column wise) 堆疊序列中的陣列。

dstack

深度 (沿第三軸) 堆疊序列中的陣列。

column_stack

將一維陣列作為列堆疊到二維陣列中。

vsplit

將陣列垂直 (row-wise) 分割成多個子陣列。

unstack

沿軸將陣列分割成子陣列的元組。

說明

此函數應用於 _data 和 _mask（如果有的話）。

範例

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([1, 2, 3])
>>> b = np.array([4, 5, 6])
>>> np.vstack((a,b))
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

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