在循环中使用np.stack在新维度上堆叠ndarray(创建ndarray数组)

在循环中使用np.stack在新维度上堆叠ndarray是一种将多个ndarray数组按照指定的轴进行堆叠的操作。np.stack函数是NumPy库中的一个函数，用于在新维度上堆叠数组。

具体来说，np.stack函数可以将多个ndarray数组按照指定的轴进行堆叠，生成一个新的ndarray数组。堆叠的方式可以是垂直堆叠（沿着垂直方向堆叠）或水平堆叠（沿着水平方向堆叠）。通过指定轴的值，可以控制堆叠的方向。

np.stack函数的语法如下：

np.stack(arrays, axis=0)

其中，arrays是一个包含多个ndarray数组的列表或元组，axis是指定的轴，用于控制堆叠的方向。axis的默认值是0，表示在新的第一个维度上进行堆叠。

使用np.stack函数可以实现将多个ndarray数组按照指定的轴进行堆叠的操作。这在处理多个数组时非常有用，可以将它们合并为一个更大的数组，方便进行后续的计算和分析。

下面是np.stack函数的一些应用场景：

在图像处理中，可以使用np.stack函数将多个通道的图像堆叠为一个多通道的图像。
在机器学习中，可以使用np.stack函数将多个特征向量堆叠为一个特征矩阵，用于训练模型。
在数据分析中，可以使用np.stack函数将多个数据序列堆叠为一个更大的序列，方便进行统计和分析。

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如果不懂Numpy，请别说自己是Python程序员

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NumPy 1.26 中文官方指南（一）

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学习Numpy，看这篇文章就够啦

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详解Numpy中的数组拼接、合并操作

各种函数的特点和区别如下标：concatenate提供了axis参数，用于指定拼接方向append默认先ravel再拼接成一维数组，也可指定axisstack提供了axis参数，用于生成新的维度hstack...维度和轴在正确理解Numpy中的数组拼接、合并操作之前，有必要认识下维度和轴的概念：ndarray(多维数组)是Numpy处理的数据类型。...在一维空间中，用一个轴就可以表示清楚，numpy中规定为axis 0，空间内的数可以理解为直线空间上的离散点 (x iii, )。...Python中可以用numpy中的ndim和shape来分别查看维度，以及在对应维度上的长度。...# 三维数组3>>> c.shape # 在axis 0 上的长度为1，在axis 1上的长度为2, 在axis 2上的长度为3.

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