全能編程開發工程師必會np.vstack函數詳解

一、np.vstack函數概述

在Python中有很多數學計算庫可以使用。而numpy作為最常用的計算庫之一，其擁有強大的數組操作和數據處理能力。其中，np.vstack函數就是numpy中的一種介於數組拼接和平移之間的函數。它可以將多個數組以垂直方向堆疊在一起，返回一個新的數組。

下面我們通過實例，來深入理解這個函數：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = np.concatenate((a, b), axis=0)
print(c)

d = np.vstack((a, b))
print(d)

這裡我們首先定義a、b兩個一維數組。之後通過np.concatenate()函數將a、b按照axis=0（即縱向）拼接在一起，得到c=[1, 2, 3, 4, 5, 6]。 可以看到，這種操作並沒有改變a、b原來的維度，而是合併了它們的元素。

下面用同樣的a、b數組，我們將其通過np.vstack()函數進行垂直方向的堆疊，得到d=[[1,2,3],[4,5,6]]。這是一個二維數組，可以直觀的感受到這個函數實現的效果。

二、np.vstack函數語法

np.vstack函數的語法如下：

numpy.vstack(tup: Union[Tuple[numpy.ndarray, …], numpy.ndarray]) -> numpy.ndarray

其中，

tup：需要進行垂直堆疊的數組序列或一個二維數組。

返回值：返回一個新的垂直堆疊後的數組。

三、np.vstack函數應用案例

1. 使用np.vstack函數增加矩陣的行數

在實際應用中，我們有時候需要增加矩陣的行數。這時候，我們就可以使用np.vstack函數來實現。例如，我們要將一個n行3列的矩陣a平移成m行3列的矩陣b，其中n<m。

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
b = np.vstack((a, np.zeros((m-n,3))))

這裡我們將a和一個形狀為(m-n,3)、元素全為0的矩陣堆疊在一起，得到一個m行3列的矩陣b。其中，(m-n,3)即為將a的行數延長到m的行數時需要添加的全0行的行數。

2. 使用np.vstack函數拼接圖片並保存

在圖像處理領域中，我們經常需要將多張圖片拼接在一起。這時候，我們可以使用np.vstack函數來實現。例如，我們將兩張圖片按照垂直方向拼接起來，並保存為新的圖片。

import numpy as np
import cv2

img1 = cv2.imread('img1.jpg', 1)
img2 = cv2.imread('img2.jpg', 1)
img_concat = np.vstack((img1, img2))
cv2.imwrite('img_concat.jpg', img_concat)

這裡我們先使用cv2.imread函數讀取img1和img2兩張圖片。之後通過np.vstack函數將兩張圖片拼接在一起得到img_concat，並使用cv2.imwrite函數將拼接後的圖片保存成一張新的jpeg格式的圖片。

3. 使用np.vstack函數堆疊矩陣並進行PCA分析

在數據處理與分析領域中，使用奇異值分解(SVD)來計算數據中的主成分分析(PCA)是一種常見的方法。其中，矩陣就是SVD基本算法中的重要數據結構之一。因此，我們可以使用np.vstack函數來進行矩陣的堆疊，從而進行主成分分析。

import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA

X1 = np.array([[2, 3], [7, 2], [8, 5], [3, 8], [5, 9]])
X2 = np.array([[4, 5], [3, 2], [9, 4], [7, 3], [1, 1]])
X = np.vstack((X1, X2))
pca = PCA(n_components=2)
pca.fit(X)
print(pca.explained_variance_ratio_)

這裡我們構造了兩個二維矩陣X1和X2。之後使用np.vstack函數堆疊得到新的二維矩陣X，其中的數據就是原來的矩陣堆疊構成的。最後，我們使用sklearn.decomposition模塊下的PCA類，對新的矩陣X進行主成分分析，並輸出前兩個主成分的方差佔比。

四、np.vstack函數使用注意事項

1. 需要注意垂直堆疊序列中各元素的維度是否一致。

2. 垂直堆疊所有數組的維數必須相同。

3. 垂直堆疊時，數據類型必須相同，否則將在堆疊時按照較高精度的數據類型來處理。