NumPy hstack()

import numpy as np

array1 = np.array([[0, 1], [2, 3]])
array2 = np.array([[4, 5], [6, 7]])

# stack the arrays 
stackedArray = np.hstack((array1, array2))

print(stackedArray)

'''
Output

[[0 1 4 5]
 [2 3 6 7]]
'''

hstack() 语法

hstack() 的语法是

numpy.hstack(tup)

hstack() 参数

hstack() 方法接受一个参数

• tup - 要堆叠的数组的元组

hstack() 返回值

hstack() 方法返回水平堆叠的数组。

示例 1：水平堆叠 3 个数组

import numpy as np

# arrays with shape (2,2)
array1 = np.array([[0, 1], [2, 3]])
array2 = np.array([[4, 5], [6, 7]])

# array with shape (2, 1)
array3 = np.array([[8], [9]])

# stack the arrays 
stackedArray = np.hstack((array1, array2, array3))

print(stackedArray)

输出

[[0 1 4 5 8]
 [2 3 6 7 9]]

在这里，我们堆叠了 3 个不同形状的数组。

array3 的形状是 (2,1)，但我们可以将它与形状为 (2, 2) 的数组堆叠，因为 array3 只有第二个维度 (2, 1) 与其他 2 个数组不同。

示例 2：具有无效形状的数组的水平堆叠

import numpy as np

# arrays with shape (2, 2)
array1 = np.array([[0, 1], [2, 3]])
array2 = np.array([[4, 5], [6, 7]])

# arrays with shape (1, 2)
array3 = np.array([[8, 9]])

# stack the arrays with invalid shape 
stackedArray = np.hstack((array1, array2, array3))

print(stackedArray)

输出

ValueError: all the input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly, but along dimension 0, the array at index 0 has size 2 and the array at index 2 has size 1

在这里，array3 的形状是 (1, 2)，这与形状为 (2,2) 的数组堆叠时发生冲突。