爲什麼官方比Numpy中的hstack/vstack更喜歡concantane？

Question

我發現有關hstack/vstack的最新文檔請注意「您應該更喜歡np.concatenate或np.stack」。

但我認爲他們的可讀性好於concatenate(a, 0)或concatenate(a, 1)

Answer 1

所有3 '堆' 函數使用concatenate（一樣np.append和column_stack）。查看他們的代碼是有益的。例如，np.source(np.hstack)。

他們都在做的是按摩輸入陣列的尺寸，確保它們是1d或2d等，然後用和axis調用concatenate。所以從長遠來看，知道如何在沒有其他人的「柺杖」的情況下使用concatenate是個好主意。

但是人們仍然會在方便的地方繼續使用hstack和vstack。 dstack和column_stack不太常見。 np.append經常被濫用，應該被放逐。

我認爲在添加np.stack時增加了'首選'備註。 np.stack也使用concatenate，但採用更復雜的方式。它插入一個新軸（使用expand_dims）。我認爲它是np.array的概括。當給出匹配數組的列表時，np.array將它們連接在一個新的初始軸上。 np.stack與默認值相同，但讓我們爲連接指定不同的「新」軸。

我應該限定我的答案。這不是官方的。相反，我正在根據代碼的知識進行有根據的猜測。