jax.numpy.column_stack

jax.numpy.column_stack(tup)

按列堆叠数组。

JAX 实现 numpy.column_stack()。

对于有两个或多个维度的数组，这等效于 jax.numpy.concatenate() 配合 axis=1。

参数:

• tup (np.ndarray | Array | Sequence[ArrayLike]) – 要堆叠的数组序列；每个数组必须具有相同的领先维度。输入数组将被提升到至少秩 2。如果只给出一个数组，它将被等效地视为 tup = unstack(tup)，但实现将避免显式解堆叠。

• dtype – 结果数组的可选 dtype。如果未指定，则 dtype 将通过 类型提升语义 中描述的类型提升规则确定。

返回:

堆叠结果。

返回类型:

Array

另请参阅

• jax.numpy.stack(): 沿任意轴堆叠

• jax.numpy.concatenate(): 沿现有轴进行连接。

• jax.numpy.vstack(): 垂直堆叠，即沿轴 0 堆叠。

• jax.numpy.hstack(): 水平堆叠，即沿轴 1 堆叠。

• jax.numpy.dstack(): 深度堆叠，即沿轴 2 堆叠。

示例

标量值

>>> jnp.column_stack([1, 2, 3])
Array([[1, 2, 3]], dtype=int32, weak_type=True)

一维数组

>>> x = jnp.arange(3)
>>> y = jnp.ones(3)
>>> jnp.column_stack([x, y])
Array([[0., 1.],
       [1., 1.],
       [2., 1.]], dtype=float32)

二维数组

>>> x = x.reshape(3, 1)
>>> y = y.reshape(3, 1)
>>> jnp.column_stack([x, y])
Array([[0., 1.],
       [1., 1.],
       [2., 1.]], dtype=float32)