numpy vstack vs column_stack

Question

numpy vstack和column_stack之間的區別究竟是什麼。通過文檔閱讀，看起來好像column_stack是針對1D陣列的vstack的實現。這是更有效的實現嗎？否則，我找不到只有vstack的理由。

Answer 1

我認爲下面的代碼說明了很好的區別：

>>> np.vstack(([1,2,3],[4,5,6])) 
array([[1, 2, 3], 
     [4, 5, 6]]) 
>>> np.column_stack(([1,2,3],[4,5,6])) 
array([[1, 4], 
     [2, 5], 
     [3, 6]]) 
>>> np.hstack(([1,2,3],[4,5,6])) 
array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) 

我已經包括hstack比較爲好。請注意沿第二維堆積如何column_stack，而沿着第一維堆積vstack。相當於column_stack如下hstack命令：

>>> np.hstack(([[1],[2],[3]],[[4],[5],[6]])) 
array([[1, 4], 
     [2, 5], 
     [3, 6]]) 

我希望我們能同意column_stack更方便。

Answer 2

在註釋部分，column_stack，指出了這一點：

此功能相當於np.vstack(tup).T。

numpy有很多功能都是方便其他功能的包裝。例如，vstack註釋部分表示：

相當於np.concatenate(tup, axis=0)如果TUP包含的至少2維陣列。

看起來像column_stack只是vstack的便利功能。