Numpy 将二维数组与一维数组连接起来

Question

我正在尝试连接 4 个数组，一个一维形状数组 (78427,) 和 3 个二维形状数组 (78427, 375/81/103)。基本上这是 4 个数组，具有 78427 张图像的特征，其中一维数组对于每个图像只有 1 个值。

我尝试按如下方式连接数组：

>>> 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 (most recent call last): File "", line 1, in ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions

问题似乎是一维数组，但我真的不明白为什么（它也有 78427 个值）。我试图在连接之前转置一维数组，但这也没有用。

如能提供有关连接这些数组的正确方法的任何帮助，我们将不胜感激！

Answer 1

尝试连接 X_Yscores[:, None]（或 imaluengo 建议的 X_Yscores[:, np.newaxis]）。这从一维数组创建了一个二维数组。

示例：

A = np.array([1, 2, 3])
print A.shape
print A[:, None].shape

输出：

(3,)
(3,1)

Answer 2

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])

或

np.column_stack( (a,b) )

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

np.row_stack( (a,b) )

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

Answer 3

你可以试试这个单线：

concat = numpy.hstack([a.reshape(dim,-1) for a in [Cscores, Mscores, Tscores, Yscores]])

这里的"secret"是在一个轴上使用已知的公共尺寸进行整形，另一个轴使用-1，它会自动匹配大小（如果需要则创建一个新轴）。

Numpy 将二维数组与一维数组连接起来

Numpy concatenate 2D arrays with 1D array

python

arrays

numpy

concatenation