使用vstack在numpy中堆叠数组
使用vstack在numpy中堆叠数组
提问于 2016-09-13 04:56:22
array1.shape给(180)，array2.shape给(180，1)
这两个有什么不同？由于这种差异，我无法使用以下命令堆叠它们
np.vstack((array2, array1))我应该对array1形状进行哪些更改才能将它们堆叠起来？
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2016-09-13 05:02:08
让我们定义一些数组：
>>> x = np.zeros((4, 1))
>>> y = np.zeros((4))按原样，这些数组无法堆叠：
>>> np.vstack((x, y))
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/usr/lib/python3/dist-packages/numpy/core/shape_base.py", line 230, in vstack
return _nx.concatenate([atleast_2d(_m) for _m in tup], 0)
ValueError: all the input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly但是，通过简单的更改，它们将堆叠在一起：
>>> np.vstack((x, y[:, None]))
array([[ 0.],
[ 0.],
[ 0.],
[ 0.],
[ 0.],
[ 0.],
[ 0.],
[ 0.]])或者：
>>> np.vstack((x[:, 0], y))
array([[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.]])Stack Overflow用户
发布于 2016-09-13 05:22:15
In [81]: x1=np.ones((10,)); x2=np.ones((10,1))一个数组是一维的，另一个是二维的。vertical堆栈需要2个维度，垂直和水平。因此，np.vstack通过np.atleast_2d传递每个输入
In [82]: np.atleast_2d(x1).shape
Out[82]: (1, 10)但是现在我们有一个(1,10)数组和一个(10,1)数组-它们不能在任一轴上连接。
但如果我们重塑x1，使其成为(10,1)，那么我们可以在任何一个方向上与x2结合：
In [83]: np.concatenate((x1[:,None],x2), axis=0).shape
Out[83]: (20, 1)
In [84]: np.concatenate((x1[:,None],x2), axis=1).shape
Out[84]: (10, 2)打印出两个数组：
In [86]: x1
Out[86]: array([ 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])
In [87]: x2
Out[87]:
array([[ 1.],
[ 1.],
[ 1.],
[ 1.],
[ 1.],
[ 1.],
[ 1.],
[ 1.],
[ 1.],
[ 1.]])如何在不做任何调整的情况下将这两个形状连接起来？
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/39462433
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