dask.array.dstack
dask.array.dstack¶
- dask.array.dstack(tup, allow_unknown_chunksizes=False)[源代码]¶
按深度顺序堆叠数组（沿第三轴）。
此文档字符串是从 numpy.dstack 复制的。
Dask 版本可能存在一些不一致性。
这相当于沿着第三个轴进行连接，在形状为 (M,N) 的二维数组被重塑为 (M,N,1) 和形状为 (N,) 的一维数组被重塑为 (1,N,1) 之后。重建由 dsplit 分割的数组。
此函数对于最多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）的像素数据。函数 concatenate、stack 和 block 提供了更通用的堆叠和连接操作。
- 参数
- 元组数组的序列
数组在除第三个轴以外的所有轴上必须具有相同的形状。1-D 或 2-D 数组必须具有相同的形状。
- 返回
- 堆叠ndarray
通过堆叠给定的数组形成的数组，将至少是 3 维的。
参见
concatenate沿现有轴连接一系列数组。
stack沿新轴连接数组的序列。
block从嵌套的块列表中组装一个nd数组。
vstack按顺序垂直堆叠数组（按行）。
hstack按顺序水平堆叠数组（按列）。
column_stack将一维数组堆叠为二维数组的列。
dsplit沿第三个轴分割数组。
示例
>>> import numpy as np >>> 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]]])