NumPy 1.14 - numpy.ma.row_stack()

numpy.ma.row_stack




numpy

numpy.ma.row_stack

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

क्रम में खड़ी सरणियाँ (पंक्ति वार)।

यह आकार (N,) 1-डी सरणियों (1,N) को फिर से आकार दिया गया है के बाद पहली धुरी के साथ संघनन के बराबर है। Vsplit से विभाजित arrays के vsplit

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 एक ही होना चाहिए, लेकिन पहला अक्ष। 1-डी सरणियों की लंबाई समान होनी चाहिए।

यह दिखाता है:

खड़ी : ndarray

दिए गए सरणियों को ढेर करके बनाई गई सरणी, कम से कम 2-डी होगी।

यह भी देखें

stack
एक नए अक्ष के साथ सरणियों के अनुक्रम में शामिल हों।
hstack
क्षैतिज रूप से (स्तंभ वार) अनुक्रम में ढेर सरणियाँ।
dstack
स्टैक एरेज़ सीक्वेंस डेप्थ वाइज (तीसरे आयाम के साथ)।
concatenate
किसी मौजूदा अक्ष के साथ सरणियों के अनुक्रम में शामिल हों।
vsplit
ऊर्ध्वाधर रूप से कई उप-सरणियों की सूची में सरणी विभाजित करें।
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.vstack((a,b))
array([[1, 2, 3],
       [2, 3, 4]])
>>> a = np.array([[1], [2], [3]])
>>> b = np.array([[2], [3], [4]])
>>> np.vstack((a,b))
array([[1],
       [2],
       [3],
       [2],
       [3],
       [4]])