Numpy将2D数组与1D数组连接起来-Java 学习之路

我试图连接4个数组，一个1D数组形状（78427，）和3个2D数组形状（78427,375 / 81/103） . 基本上这是具有78427个图像的特征的4个阵列，其中1D阵列对于每个图像仅具有1个值 .

我尝试连接数组如下：

>>> print X_Cscores.shape
(78427, 375)
>>> print X_Mscores.shape
(78427, 81)
>>> print X_Tscores.shape
(78427, 103)
>>> print X_Yscores.shape
(78427,)
>>> np.concatenate((X_Cscores, X_Mscores, X_Tscores, X_Yscores), axis=1)

这会导致以下错误：

Traceback（最近一次调用最后一次）：ValueError中的文件“”，第1行：所有输入数组必须具有相同的维数

问题似乎是一维数组，但我不能真正理解为什么（它还有78427个值） . 我尝试在连接之前转置1D阵列，但这也没有用 .

任何有关连接这些数组的正确方法的帮助将不胜感激！

3 回答

我不确定你是否想要这样的东西：

a = np.array( [ [1,2],[3,4] ] )
b = np.array( [ 5,6 ] )

c = a.ravel()
con = np.concatenate( (c,b ) )

array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

要么

np.column_stack( (a,b) )

array([[1, 2, 5],
       [3, 4, 6]])

np.row_stack( (a,b) )

array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6]])

回复于 2024-04-27T06:06:56+08:00

4
尝试连接 X_Yscores[:, None] （或imaluengo建议的 A[:, np.newaxis] ） . 这将创建一维数组中的2D数组 .

例：
```
A = np.array([1, 2, 3])
print A.shape
print A[:, None].shape
```
输出：
```
(3,)
(3,1)
```
回复于 2024-04-27T06:06:56+08:00
3
你可以试试这个单行：
```
concat = numpy.hstack([a.reshape(dim,-1) for a in [Cscores, Mscores, Tscores, Yscores]])
```
这里的“秘密”是使用一个轴上的已知公共维度重新整形，另一个轴使用-1，并自动匹配大小（如果需要，创建一个新轴） .
回复于 2024-04-27T06:06:56+08:00

Numpy将2D数组与1D数组连接起来

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