在Python中，經常會用到關於數組的堆疊，如np.stack函數就是一個用於numpy數組堆疊的函數，關於該函數的用法，大都是給出了示例，而沒有分析其中原理，下面會舉例關於np.stack函數的用法，示例和原理。
np.stack函數的調用方式：
stack(arrays, axis=0)，arrays可以傳數組和列表。
import numpy as np
# np.stack(arrays,axis)
下面給出一個具體的示例如下：
import numpy as np
# np.stack(arrays,axis)
a = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8]])
b = np.array([[2,2,1,4], [3,5,7,8]])
c = np.array([[5,7,7,3], [6,6,2,8]])
arrays = np.asarray([a, b, c])
print("\narrays.shape" + str(arrays.shape))
print(arrays)
s0 = np.stack(arrays, axis=0)
print("\ns0.shape"+ str(s0.shape))
print(s0)
s1 = np.stack(arrays, axis=1)
print("\ns1.shape"+ str(s1.shape))
print(s1)
s2 = np.stack(arrays, axis=2)
print("\ns2.shape"+ str(s2.shape))
print(s2)
輸出結果：
arrays.shape(3, 2, 4)
[[[1 2 3 4]
[5 6 7 8]]
[[2 2 1 4]
[3 5 7 8]]
[[5 7 7 3]
[6 6 2 8]]]
s0.shape(3, 2, 4)
[[[1 2 3 4]
[5 6 7 8]]
[[2 2 1 4]
[3 5 7 8]]
[[5 7 7 3]
[6 6 2 8]]]
s1.shape(2, 3, 4)
[[[1 2 3 4]
[2 2 1 4]
[5 7 7 3]]
[[5 6 7 8]
[3 5 7 8]
[6 6 2 8]]]
s2.shape(2, 4, 3)
[[[1 2 5]
[2 2 7]
[3 1 7]
[4 4 3]]
[[5 3 6]
[6 5 6]
[7 7 2]
[8 8 8]]]
例2：
import numpy as np
a=[[1,2,3],
[4,5,6]]
print("列表a如下：")
print(a)
print("增加一維，新維度的下標爲0")
c=np.stack(a,axis=0)
print(c)
print("增加一維，新維度的下標爲1")
c=np.stack(a,axis=1)
print(c)
輸出：
列表a如下：
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
增加一維，新維度下標爲0
[[1 2 3]
[4 5 6]]
增加一維，新維度下標爲1
[[1 4]
[2 5]
[3 6]]
首先這裏arrays我傳的是一個列表，現在我開始講解這個stack()函數的意思，它就是對arrays裏面的每個元素(可能是個列表，元組，或者是個numpy的數組)變成numpy的數組後，再對每個元素增加一維(至於維度加在哪裏，是靠axis控制的)，然後再把這些元素串起來(至於怎麼串，我下面會說)。
arrays裏面的每個元素必須形狀是一樣的，例如本例中列表a中的兩個元素[1,2,3]和[4,5,6]的形狀是一樣的，如果把[4,5,6]換成[4,5] ，那麼程序會報錯！而axis代表的是在哪個維度上加一維，例如axis=0(它是默認的)代表的就是增加的這一維的下標爲0，axis等於多少不是隨便亂寫的，如果參數arrays裏面的每個元素是個1維的，那麼調用stack()函數增加一維後會變成2維的，所以axis只能等於0和1（維度的下標是從0開始的），而參數axis=0和axis=1得到的結果是不一樣的。
例如上面的代碼中a列表中的第一個元素爲[1,2,3]，那麼當axis=0的時候，就是在它的中括號外面再加一箇中括號，變成[ [1,2,3] ]（其實1，2，3之間是沒有逗號的，因爲stack()函數會先把參數arrays中的每個元素變成numpy的數組，數組之間是沒有逗號的，看看上面的代碼輸出就知道了，這裏大家明白就行，我爲了方便講解，下面還會加上逗號），這樣最外面那層中括號才代表維度下標爲0的那維；當axis=1的時候，就是在裏面加個中括號，變成了[ [1]，[2]，[3] ],這樣裏面加的那層中括號才代表維度下標爲1的那維。同理當axis=0的時候[4,5,6]變成[ [ 4，5，6] ]，當axis=1的時候，變成[ [4]，[5]，[6] ]。下面我們講如何把增加一維度後的每個元素串起來。
怎麼把上面那兩個元素增加維度後的結果串起來呢，其實很簡單。現在我們已經知道了增加維度無非是增加中括號的意思，至於在哪裏加中括號，取決於axis等於幾。我們把增加的中括號想像成一個個的箱子。還拿上面的代碼來說，當axis=0的時候，我們把套在[1,2,3]外面的中括號(就是[ [1,2,3] ]最外層的那個中括號)看做是箱子A，這個箱子A也會套在[4,5,6]的外面，所以我們就先把[1,2,3]和[4,5,6]放在一起，變成[1,2,3],[4,5,6]，然後再一起套上箱子A，變成[ [1,2,3],[4,5,6] ]這就是當axis=0的時候程序的輸出結果。
現在再來看當axis=1的時候，對於[1，2，3]，我們把套在1外面的箱子(就是上面講的[ [1]，[2]，[3] ]中1外面的那層中括號)看做A，套在2外面的看做B，套在3外面的看做C，同理，箱子A也會套在4的外面，箱子B也會套在5的外面，箱子C也會套在6的外面。那麼我們就把1和4放一起，2和5放一起，3和6放一起，變成[ 1,4 ，2,5 ，3,6 ]然後把箱子A,B,C分別套在1,4 ， 2,5 ， 3,6的外面，變成[ [1,4] , [2,5] , [3,6] ]這就是程序中axis=1的時候程序的輸出結果。
大家發現了沒有，串起來的時候其實就是把arrays中每個元素在相同的位置套箱子的一些小塊(這裏叫小塊這個名詞可能不洽當，但是大家明白就行)放在一起後，再套箱子，就是外面套個中括號，這就是堆疊。
鞏固1：
import numpy as np
a=[1,2,3,4]
b=[5,6,7,8]
c=[9,10,11,12]
print("a=",a)
print("b=",b)
print("c=",c)
print("增加一維，新維度的下標爲0")
d=np.stack((a,b,c),axis=0)
print(d)
print("增加一維，新維度的下標爲1")
d=np.stack((a,b,c),axis=1)
print(d)
輸出：
('a=', [1, 2, 3, 4])
('b=', [5, 6, 7, 8])
('c=', [9, 10, 11, 12])
增加一維，新維度的下標爲0
[[ 1 2 3 4]
[ 5 6 7 8]
[ 9 10 11 12]]
增加一維，新維度的下標爲1
[[ 1 5 9]
[ 2 6 10]
[ 3 7 11]
[ 4 8 12]]
鞏固2：
import numpy as np
a=[[1,2,3],
[4,5,6]]
b=[[1,2,3],
[4,5,6]]
c=[[1,2,3],
[4,5,6]]
print("a=",a)
print("b=",b)
print("c=",c)
print("增加一維，新維度的下標爲0")
d=np.stack((a,b,c),axis=0)
print(d)
print("增加一維，新維度的下標爲1")
d=np.stack((a,b,c),axis=1)
print(d)
print("增加一維，新維度的下標爲2")
d=np.stack((a,b,c),axis=2)
print(d)
輸出：
('a=', [[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
('b=', [[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
('c=', [[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
增加一維，新維度的下標爲0
[[[1 2 3]
[4 5 6]]
[[1 2 3]
[4 5 6]]
[[1 2 3]
[4 5 6]]]
增加一維，新維度的下標爲1
[[[1 2 3]
[1 2 3]
[1 2 3]]
[[4 5 6]
[4 5 6]
[4 5 6]]]
增加一維，新維度的下標爲2
[[[1 1 1]
[2 2 2]
[3 3 3]]
[[4 4 4]
[5 5 5]
[6 6 6]]]
當axis=0的時候，列表a，b，c最外面都需要套箱子(就是加中括號)，那麼我把你們先放一起，變成下面這樣
[[1,2,3],[4,5,6]],
[[1,2,3],[4,5,6]],
[[1,2,3],[4,5,6]]
然後在最外面套箱子，變成
[
[[1,2,3],[4,5,6]],
[[1,2,3],[4,5,6]],
[[1,2,3],[4,5,6]]
]
當axis=1的時候，列表a，b，c中的[1,2,3]需要套同樣的箱子，列表a，b，c中的[4,5,6]需要套同樣的箱子，好，我先把你們放一塊變成下面這樣
[
[1,2,3],[1,2,3],[1,2,3]
,
[4,5,6],[4,5,6],[4,5,6]
]
然後開始分別在 [1,2,3],[1,2,3],[1,2,3]的外面和[4,5,6],[4,5,6],[4,5,6]的外面套箱子，變成下面這樣
[
[[1,2,3],[1,2,3],[1,2,3]]
,
[[4,5,6],[4,5,6],[4,5,6]]
]
當axis=2的時候，列表a，b，c中的1，2，3，4，5，6都需要套箱子，我把你們先放一起變成：
[
[1,1,1 , 2,2,2 , 3,3,3],
[4,4,4 , 5,5,5 , 6,6,6]
]
然後在1,1,1 ………6,6,6的外面分別套箱子變成：
[
[[1,1,1] , [2,2,2] , [3,3,3]],
[[4,4,4] , [5,5,5] , [6,6,6]]
]
2. hstack()函數
函數原型：hstack(tup) ，參數tup可以是元組，列表，或者numpy數組，返回結果爲numpy的數組。看下面的代碼體會它的含義
import numpy as np
a=[1,2,3]
b=[4,5,6]
print(np.hstack((a,b)))
輸出：[1 2 3 4 5 6 ]
import numpy as np
a=[[1],[2],[3]]
b=[[1],[2],[3]]
c=[[1],[2],[3]]
d=[[1],[2],[3]]
print(np.hstack((a,b,c,d)))
輸出：
[[1 1 1 1]
[2 2 2 2]
[3 3 3 3]]
它其實就是水平(按列順序)把數組給堆疊起來，vstack()函數正好和它相反。
3. vstack()函數
函數原型：vstack(tup) ，參數tup可以是元組，列表，或者numpy數組，返回結果爲numpy的數組。看下面的代碼體會它的含義
import numpy as np
a=[1,2,3]
b=[4,5,6]
print(np.vstack((a,b)))
輸出：
[[1 2 3]
[4 5 6]]
import numpy as np
a=[[1],[2],[3]]
b=[[1],[2],[3]]
c=[[1],[2],[3]]
d=[[1],[2],[3]]
print(np.vstack((a,b,c,d)))
輸出：
[[1]
[2]
[3]
[1]
[2]
[3]
[1]
[2]
[3]
[1]
[2]
[3]]
它是垂直（按照行順序）的把數組給堆疊起來。