Python Numpy：按最后一个维度的堆栈数组

假设我有3个相同形状的numpy数组

a

，

b

，

c

，比如

a.shape == b.shape == c.shape == (7,9)

现在我想创建一个大小为

（7,9,3）

的三维数组，比如

x

，这样

x[:,:,0] == a
x[:,:,1] == b
x[:,:,2] == c

什么是“蟒蛇式”的方法（也许是一行）

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提前谢谢

有一个函数正是这样做的：（“d”表示“深度”）。例如：

In [10]: import numpy as np

In [11]: a = np.ones((7, 9))

In [12]: b = a * 2

In [13]: c = a * 3

In [15]: x = np.dstack((a, b, c))

In [16]: x.shape
Out[16]: (7, 9, 3)

In [17]: (x[:, :, 0] == a).all()
Out[17]: True

In [18]: (x[:, :, 1] == b).all()
Out[18]: True

In [19]: (x[:, :, 2] == c).all()
Out[19]: True

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TL；医生：

使用

numpy.stack

（），它沿着您选择的新轴连接一系列数组

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尽管@NPE answer非常好，涵盖了许多情况，但在某些情况下，

numpy.dstack

不是正确的选择（我在尝试使用它时才发现这一点）。这是因为

numpy.dstack

，根据：

按深度顺序堆叠阵列（沿第三轴）

这相当于沿二维后的第三个轴进行连接 形状为（M，N）的阵列已被重塑为（M，N，1）和1-D的阵列 形状（N，）已被重塑为（1，N，1）

让我们看一个不需要此函数的示例。假设您有一个包含512 numpy shape

（3，3，3）

数组的列表，并希望将它们堆叠起来以获得一个新的shape

（3，3，3，512）

数组。在我的例子中，这512个数组是2D卷积层的过滤器。如果使用

numpy.dstack

：

>>> len(arrays_list)
512
>>> arrays_list[0].shape
(3, 3, 3)
>>> numpy.dstack(arrays_list).shape
(3, 3, 1536)

这是因为

numpy.dstack

总是沿着第三个轴堆叠数组！或者，您应该使用

numpy.stack

（），它沿着您选择的新轴连接一系列数组：

>>> numpy.stack(arrays_list, axis=-1).shape
(3, 3, 3, 512)

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在我的例子中，我将-1传递给

轴

参数，因为我希望数组沿最后一个轴堆叠。

同样的问题，尝试了np.tile和np.repeat。两者都不起作用。