NumPy 1.14 - numpy.ma.hstack()

numpy.ma.hstack




numpy

numpy.ma.hstack

numpy.ma.hstack(tup) = <numpy.ma.extras._fromnxfunction_seq object>

क्षैतिज रूप से (स्तंभ वार) अनुक्रम में ढेर सरणियाँ।

यह 1-डी सरणियों को छोड़कर दूसरी धुरी के साथ समवर्ती के बराबर है, जहां यह पहली धुरी के साथ समतल होता है। hsplit विभाजित arrays के hsplit

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 : ndarrays का क्रम

सरणियों का आकार सभी के साथ समान होना चाहिए लेकिन दूसरी धुरी, 1-डी सरणियों को छोड़कर जो किसी भी लम्बाई की हो सकती है।

यह दिखाता है:

खड़ी : ndarray

दिए गए सरणियों को ढेर करके बनाई गई सरणी।

यह भी देखें

stack
एक नए अक्ष के साथ सरणियों के अनुक्रम में शामिल हों।
vstack
क्रम में खड़ी सरणियाँ (पंक्ति वार)।
dstack
स्टैक एरेज इन सीक्वेंस डेप्थ वाइज (तीसरी धुरी के साथ)।
concatenate
किसी मौजूदा अक्ष के साथ सरणियों के अनुक्रम में शामिल हों।
hsplit
दूसरी धुरी के साथ विभाजित सरणी।
block
ब्लॉक से सरणियों को इकट्ठा करें।

टिप्पणियाँ

फ़ंक्शन को _data और _mask दोनों पर लागू किया जाता है, यदि कोई हो।

उदाहरण

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