jax.numpy.dstack

jax.numpy.dstack(tup, dtype=None)

深度方向堆叠数组。

JAX 实现的 numpy.dstack()。

对于三个或更多维度的数组，这等效于 jax.numpy.concatenate()，其中 axis=2。

参数:

• tup (np.ndarray | Array | Sequence[ArrayLike]) – 要堆叠的数组序列；每个数组除了第三个轴之外，必须具有相同的形状。输入数组将至少提升到秩 3。如果给定单个数组，则将其等效地视为 tup = unstack(tup)，但实现将避免显式解堆叠。

• dtype (DTypeLike | None | None) – 结果数组的可选数据类型。如果未指定，则将通过类型提升语义中描述的类型提升规则确定数据类型。

返回值:

堆叠的结果。

返回类型:

Array

参见

• jax.numpy.stack()：沿任意轴堆叠

• jax.numpy.concatenate()：沿现有轴连接。

• jax.numpy.vstack()：垂直堆叠，即沿轴 0。

• jax.numpy.hstack()：水平堆叠，即沿轴 1。

示例

标量值

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

1D 数组

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

2D 数组

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