numpy.ma.dstack

ma.dstack = <numpy.ma.extras._fromnxfunction_seq object>

按顺序深度堆叠数组（沿第三轴）.

这相当于沿第三轴连接,在形状为 (M,N) 的二维数组被重塑为 (M,N,1) 并且形状为 (N,) 的一维数组被重塑为 (1,N,1) 之后.重建由 dsplit 分割的数组.

这个函数对于最多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:

tup数组序列

数组必须在除第三个轴以外的所有轴上具有相同的形状.1-D 或 2-D 数组必须具有相同的形状.

返回:

stackedndarray

通过堆叠给定的数组形成的数组,将至少是 3-D.

参见

concatenate

沿现有轴连接一系列数组.

stack

沿新轴连接一系列数组.

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

将一维数组作为列堆叠成二维数组.

dsplit

沿第三个轴分割数组.

备注

该函数应用于 _data 和 _mask（如果有）.

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]]])