jax.numpy.column_stack

jax.numpy.column_stack(tup)

按列堆叠数组。

numpy.column_stack() 的 JAX 实现。

对于两个或多个维度的数组，这等效于使用 axis=1 的 jax.numpy.concatenate()。

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主导维度。输入数组将被提升到至少 2 阶。如果给出一个数组，则它的处理方式与 tup = unstack(tup) 等效，但实现将避免显式取消堆叠。

• 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:

堆叠后的结果。

返回类型:

Array

另请参阅

• jax.numpy.stack()：沿任意轴堆叠

• jax.numpy.concatenate()：沿现有轴连接。

• jax.numpy.vstack()：垂直堆叠，即沿轴 0。

• jax.numpy.hstack()：水平堆叠，即沿轴 1。

• jax.numpy.hstack()：深度堆叠，即沿轴 2。

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)