NumPy 1.14 - numpy.dstack()

numpy.dstack




numpy

numpy.dstack

numpy.dstack(tup) [source]

स्टैक एरेज इन सीक्वेंस डेप्थ वाइज (तीसरी धुरी के साथ)।

यह आकृति के 2-डी सरणियों (M,N) बाद आकार (M,N) (M,N,1) और आकृति के आकार के 1-डी सरणियों (N,) को (1,N,1) (N,) लिए फिर से आकार दिया गया है (N,) तीसरे अक्ष के साथ समवर्ती के बराबर है (1,N,1) dsplit विभाजित arrays के dsplit

यह फ़ंक्शन 3 आयामों के साथ सरणियों के लिए सबसे अधिक समझ में आता है। उदाहरण के लिए, एक ऊंचाई (पहली धुरी), चौड़ाई (दूसरी धुरी), और आर / जी / बी चैनलों (तीसरी धुरी) के साथ पिक्सेल-डेटा के लिए। फ़ंक्शंस concatenate , stack और block अधिक सामान्य स्टैकिंग और कॉन्कैटेशन ऑपरेशन प्रदान करते हैं।

पैरामीटर:

tup : सरणियों का क्रम

सरणियों का आकार एक ही होना चाहिए, लेकिन तीसरा अक्ष। 1-डी या 2-डी सरणियों का आकार समान होना चाहिए।

यह दिखाता है:

खड़ी : ndarray

दिए गए सरणियों को ढेर करके बनाई गई सरणी, कम से कम 3-डी होगी।

यह भी देखें

stack
एक नए अक्ष के साथ सरणियों के अनुक्रम में शामिल हों।
vstack
पहली धुरी के साथ ढेर।
hstack
दूसरी धुरी के साथ ढेर।
concatenate
किसी मौजूदा अक्ष के साथ सरणियों के अनुक्रम में शामिल हों।
dsplit
तीसरे अक्ष के साथ विभाजित सरणी।

उदाहरण

>>> 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]]])