dask.array.vstack

dask.array.vstack¶

dask.array.vstack(tup, allow_unknown_chunksizes=False)[源代码]¶

按顺序垂直堆叠数组（按行）。

此文档字符串是从 numpy.vstack 复制的。

Dask 版本可能存在一些不一致性。

这相当于沿着第一个轴进行连接，在形状为 (N,) 的 1-D 数组被重塑为 (1,N) 之后。重建由 vsplit 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ndarrays 序列: 数组必须在除第一个轴以外的所有轴上具有相同的形状。一维数组必须具有相同的长度。
dtypestr 或 dtype (Dask 中不支持): 如果提供，目标数组将具有此数据类型。不能与 out 一起提供。

1.24 新版功能.
类型转换{‘no’, ‘equiv’, ‘safe’, ‘same_kind’, ‘unsafe’}, 可选 (Dask 不支持): 控制可能发生的数据类型转换。默认为 ‘same_kind’。

1.24 新版功能.

返回

堆叠ndarray: 通过堆叠给定的数组形成的数组，至少是二维的。

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。
hstack: 按顺序水平堆叠数组（按列）。
dstack: 按深度顺序堆叠数组（沿第三轴）。
column_stack: 将一维数组堆叠为二维数组的列。
vsplit: 将一个数组垂直（按行）分割成多个子数组。
unstack: 沿轴将数组拆分为子数组的元组。

示例

>>> import numpy as np  
>>> a = np.array([1, 2, 3])  
>>> b = np.array([4, 5, 6])  
>>> np.vstack((a,b))  
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

>>> a = np.array([[1], [2], [3]])  
>>> b = np.array([[4], [5], [6]])  
>>> np.vstack((a,b))  
array([[1],
       [2],
       [3],
       [4],
       [5],
       [6]])

dask.array.vdot

dask.array.where