numpy.row_stack

numpy.row_stack((a1, a2, ..., aN))

Функция row_stack() соединяет массивы по горизонтали, т.е. вдоль нулевой оси.

Параметры:
(a1, a2, ..., aN) - последовательность подобных массиву объектов
Любые объекты которые могут быть преобразованы в массивы NumPy. Данные объекты должны иметь одинаковую форму (количество осей) и размер по первой оси.
Возвращает:
ndarray - массив NumPy
Массив, который состоит из исходных массивов, соединенных вдоль нулевой оси.
Смотрите так же: vstack, column_stack, hstack

Замечание

Массивы должны иметь нулевую ось одинаковой длинны. Эта функция считается удобной для соединения только одно- и двумерных массивов, однако, с ее помощью могут быть соединены массивы и с большей размерностью. Тем не менее применение данной функции имеет наибольший смысл для массивов с размерностью меньшей или равной 2.



Примеры

>>> import numpy as np
>>> 
>>> a = np.array([0, 0, 0])
>>> b = np.array([1, 1, 1])
>>> 
>>> np.row_stack((a, b))
array([[0, 0, 0],
       [1, 1, 1]])
>>> 
>>> 
>>> a = np.array([[0, 0], [1, 1]])
>>> a
array([[0, 0],
       [1, 1]])
>>> b = np.array([[2, 2], [3, 3]])
>>> b
array([[2, 2],
       [3, 3]])
>>> 
>>> np.row_stack((a, b))
array([[0, 0],
       [1, 1],
       [2, 2],
       [3, 3]])
>>> 
>>> np.row_stack((a, b)).shape
(4, 2)
>>> 
>>> c = np.array([4, 4])
>>> 
>>> np.row_stack((a, b, c)) 
array([[0, 0],
       [1, 1],
       [2, 2],
       [3, 3],
       [4, 4]])
>>> 
>>> 
>>> a = np.array([[1, 1], [2, 2], [3, 3]])
>>> a
array([[1, 1],
       [2, 2],
       [3, 3]])
>>> b = np.array([[4, 4], [5, 5], [6, 6]])
>>> b
array([[4, 4],
       [5, 5],
       [6, 6]])
>>> 
>>> np.row_stack((a, b))
array([[1, 1],
       [2, 2],
       [3, 3],
       [4, 4],
       [5, 5],
       [6, 6]])
>>> 
>>> 
>>> a = np.array([[[1, 1], [2, 2]], [[3, 3], [4, 4]]])
>>> a
array([[[1, 1],
        [2, 2]],

       [[3, 3],
        [4, 4]]])
>>> a.shape
(2, 2, 2)
>>> 
>>> b = np.array([[[5, 5], [6, 6]], [[7, 7], [8, 8]]])
>>> b
array([[[5, 5],
        [6, 6]],

       [[7, 7],
        [8, 8]]])
>>> b.shape
(2, 2, 2)
>>> 
>>> np.row_stack((a, b))
array([[[1, 1],
        [2, 2]],

       [[3, 3],
        [4, 4]],

       [[5, 5],
        [6, 6]],

       [[7, 7],
        [8, 8]]])
>>> 
>>> np.row_stack((a, b)).shape
(4, 2, 2)