numpy中的dstack和dsplit无法解决问题

Question

我懂hstack，hsplit，vstack和vsplit 但我不知道dstack和dsplit是如何工作的。在

根据我的说法，在第三维度上连接应该意味着：>

a = 1st 2D matrix
b = 2nd 2D matrix
c = 3rd 2D matrix

d = np.dstack((a, b, c))

d[0] == a
d[1] == b
d[2] == c

现在这应该意味着深度叠加，而且是有意义的（至少对我来说） 但事实并非如此。 请帮助我可视化dstack和dsplit

谢谢！在

Answer 1

dstack((a,b,c))与{}相同，因此如果您只需要了解atleast_3d是如何工作的。很简单，它只是添加了尺寸为1的第三维度：

>>> a = np.random.randn(2, 3)
>>> np.atleast_3d(a)
array([[[ -1.47499777e-04],
        [ -3.15172826e-01],
        [ -4.17205640e-01]],

       [[ -4.40166377e-01],
        [ -3.49488016e-01],
        [  1.20570170e+00]]])

Answer 2

我认为你的想法是正确的。一、 想象一下这些阵列是垂直堆叠的。。。在

就像docs说：

Take a sequence of arrays and stack them vertically to make a single array

假设a，b和c是正方形，堆叠成一个立方体。从第一个维度看，d[0]（相当于d[0,:,:]）将查看立方体的一侧，d[:,0,:]也将如此。第三维度从上面看，例如d[:,:,0]。使用.ndim和.shape计算尺寸和形状的数量是有帮助的。在

举例说明：

>>> a =np.ones((3,3))
>>> b =a*2
>>> c =a*3
>>> np.dstack((a, b, c))
>>> a.shape
(3, 3)
>>> a.ndim
2
>>> d.shape
(3, 3, 3)
>>> d.ndim
3
>>> d[0,:,:]
array([[ 1.,  2.,  3.],
       [ 1.,  2.,  3.],
       [ 1.,  2.,  3.]])
>>> d[:,0,:]
array([[ 1.,  2.,  3.],
       [ 1.,  2.,  3.],
       [ 1.,  2.,  3.]])
>>> d[:,:,0]
array([[ 1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.]])
>>> d[:,:,1]
array([[ 2.,  2.,  2.],
       [ 2.,  2.,  2.],
       [ 2.,  2.,  2.]])

最后，如果您想“旋转立方体”，您可以始终转置数组：

^{pr2}$

编辑

。。。。或者您可以使用^{}：

>>> np.rollaxis(d,2)
array([[[ 1.,  1.,  1.],
        [ 1.,  1.,  1.],
        [ 1.,  1.,  1.]],

       [[ 2.,  2.,  2.],
        [ 2.,  2.,  2.],
        [ 2.,  2.,  2.]],

       [[ 3.,  3.,  3.],
        [ 3.,  3.,  3.],
        [ 3.,  3.,  3.]]])