Python numpy ma.dstack用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.ma.dstack 的用法。

用法:

ma.dstack(*args, **kwargs) = <numpy.ma.extras._fromnxfunction_seq object>

按顺序深度(沿第三轴)堆叠数组。

这相当于在二维形状数组之后沿第三轴串联(M,N)已被重塑为(M,N,1)和一维形状数组(N,)已被重塑为(1,N,1)。重建数组除以numpy.dsplit.

此函数对最多 3 维的数组最有意义。例如，对于具有高度(第一轴)、宽度(第二轴)和 r/g/b 通道(第三轴)的 pixel-data。函数 concatenate 、 stack 和 block 提供更通用的堆叠和连接操作。

参数：

tup： 数组序列

除了第三个轴之外，阵列必须具有相同的形状。一维或二维数组必须具有相同的形状。

返回：

stacked： ndarray

通过堆叠给定数组形成的数组将至少是 3D 的。

注意：

该函数适用于 _data 和 _mask(如果有)。

例子：

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

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