python中stack如何引用 python的stack用法

np.stack(array, axis)

背景

在python的numpy库中，数组的stack堆叠是个很常见的操作，如何堆叠涉及到axis这个参数，本文以np.stack()函数为例，去讲解axis这个参数的解释。

语法

stack(arrays, axis=0, out=None)
    Join a sequence of arrays along a new axis.
    
    The `axis` parameter specifies the index of the new axis in the dimensions
    of the result. For example, if ``axis=0`` it will be the first dimension
    and if ``axis=-1`` it will be the last dimension.

    Parameters
    ----------
    arrays : sequence of array_like
        Each array must have the same shape.
    axis : int, optional
        The axis in the result array along which the input arrays are stacked.

从官方文档的解释可以看出，stack()中的axis参数是在维度中加入了一个新轴，也即是stack堆叠的最终结果是返回一个array数组，堆叠后数组的维(轴)数比原始数组的维(轴)数要多一个维(轴)，且多的那一个(维)轴上的数值为需要进行stack堆叠的array数组个数。例如要堆叠的数组是二维(轴)，shape为(5,4)，要堆叠的数组个数为3个，那么返回的结果一定是在二维(轴)上增加一维(轴)成三维(轴)，且增加的维(轴)上的数值为3，那么新增的数值为3的维(轴)是增加在第0维(轴)上的(3,5,4)、第1维(轴)的(5,3,4)还是第2维(轴)的(5,4,3)，而新增的维(轴)插在不同的位置也正是axis参数的真正含义。

测试

import numpy as np
a = np.array([1,2,3])
b = np.array([10,10,10])
>>> np.stack((a,b),axis=0)
array([[ 1,  2,  3],
       [10, 10, 10]])
>>> np.stack((a,b),axis=1)
array([[ 1, 10],
       [ 2, 10],
       [ 3, 10]])
>>> np.stack((a,b),axis=2)
numpy.AxisError: axis 2 is out of bounds for array of dimension 2

可以看出由于原始数组的形状为(3,)是一维(轴)数组，使用stack堆叠2个数组后必然返回的是新增一维(轴)的二维(轴)数组形状为(2,3)或(3,2)，如果axis=2则超出了二维(轴)的设定，因此不可能实现，再来看当axis=0则得到的是形状为(2,3)，当axis=1则得到的是形状为(3,2)。由此可见，axis的值正是表示的新维(轴)新增的位置。

规则

不同的axis值得到的是不同形状的数组，那么原始数组中的元素又是如何堆叠成新数组的呢，stack实际上是利用了python广播机制先扩展为设定形状的数组再执行简单堆叠方法(简单堆叠函数vstack,hstack一般不改变原数组的维(轴)数，只对元素进行纵向或横向拼接)。

以np.stack((a,b),axis=0)为例，数组a是array([1, 2, 3])的形状是(3,)，数组b是array([10, 10, 10])的形状是(3,)，由于axis=0，所以新增的维(轴)出现在第0维(轴)的位置得到形状假设为(x,3)的数组，而数组a和数组b是2个数组进行堆叠，则第0维(轴)上的形状数值x应当为2，所以最终的返回数组形状是(2,3)。注意，新增的维(轴)位置上的数值2并不是替换原来数组形状第0维(轴)位置上的数值3而是将原来第0维(轴)向后挤形成多一层级的第1维(轴)。

再考虑如何由两个形状(3,)的数组堆叠为最终形状(2,3)的数组，由于已知最终形状是(2,3)，则原来(3,)的数组通过广播机制将形状扩展为(1,3)，则a=array([1,2,3])将扩展为a'=array([[1,2,3]])，同理b'=array([[10,10,10]])，广播扩展后的2个数组再沿着axis=0的row方向堆叠(即按纵向堆叠row行数的vstack方法，array[[1,2,3]]沿0轴堆叠array[[10,10,10]])，因此才得到了array([[1,2,3],[10,10,10]])。

>>> np.vstack((np.array([[1,2,3]]),np.array([[10,10,10]])))
array([[ 1,  2,  3],
       [10, 10, 10]])

同理np.stack((a,b),axis=1)，最终返回的数组形状是(3,2)，因此远来(3,)的数组扩展为(3,1)，即a'=array([[1],[2],[3]])和b’=array([[10],[10],[10]])，然后沿着axis=1的column方向堆叠(即按横向堆叠column列数的hstack方法，array([[1],[2],[3]]沿1轴堆叠array[[10],[10],[10]])，因此得到array([[1,10],[2,10],[3,10]])

>>> np.hstack((np.array([[1],[2],[3]]),np.array([[10],[10],[10]])))
array([[ 1, 10],
       [ 2, 10],
       [ 3, 10]])