https://blog.csdn.net/Riverhope/article/details/78922006
https://blog.csdn.net/ygys1234/article/details/79872694
首先生成一些数，
import numpy as np a = np.arange(1, 7).reshape((2, 3)) b = np.arange(7, 13).reshape((2, 3)) c = np.arange(13, 19).reshape((2, 3)) print('a = \n', a) print('b = \n', b) print('c = \n', c)
即下面的形式
下面分别以不同的形式输出：
1、vstack
vstack实现了轴0合并。vstack的字母v表示vertical的意思，提示用户把它想象成垂直合并。观察一维和二维数组的情况，b在结果中被排在a的后面，形成a在上，b在下的垂直关系。
s = np.vstack((a, b, c)) print('vstack \n ', s.shape, '\n', s)
在竖直方向上进行堆叠,得到6×3的矩阵
2、hstack
hstack表示轴1合并。hstack的字母h来自于horizontal，表示两个数组是水平的，hstack((a,b))将把b排在a的右边的意思。
s = np.hstack((a, b, c)) print('hstack \n ', s.shape, '\n', s)
在水平方向上进行堆叠
3、axis=0
s = np.stack((a, b, c), axis=0) print('axis = 0 \n ', s.shape, '\n', s)
就是下面的形式
具体为3组2×3矩阵
4、axis=1
s = np.stack((a, b, c), axis=1) print('axis = 1 \n ', s.shape, '\n', s)
即将每个矩阵的每一行进行堆叠，放在一个矩阵里（一行对应一个矩阵）就是下图的红色的放一起，绿色的放一起
5、axis=2
s = np.stack((a, b, c), axis=2) print('axis = 2 \n ', s.shape, '\n', s)
即将每行的进行竖排，放在一个矩阵里（一行对应一个矩阵）
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作者：Riverhope
来源：CSDN
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三、dstack
dstack自然是说deep stack了，它是轴2合并。dstack([a,b])把a和b摞在一起，像一摞扑克牌一样。
a = np.array([1,2]) b = np.array([3,4]) print(np.dstack((a,b))) # [[[1 3] # [2 4]]]
咦，例子的结果跟vstack有点像嘛。前面是长度和宽度的问题，现在是高度的问题了，所以结果变成了三维的。
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作者：ygys1234
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