加入两个numpy矩阵

如果您有两个numpy矩阵，您如何将它们合并为一个？他们应水平加入，使加入两个numpy矩阵

[[0]   [1]    [[0][1] 
[1]  + [0]   =  [1][0] 
[4]   [1]    [4][1] 
[0]]  [1]]    [0][1]]

例如，对于这些矩阵：

>>type(X) 
>>type(Y) 
>>X.shape 
>>Y.shape 
<class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'> 
<class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'> 
(53, 1) 
(53, 1)

我已经试过hstack却得到一个错误：

>>Z = hstack([X,Y]) 

Traceback (most recent call last): 
    File "labels.py", line 85, in <module> 
    Z = hstack([X, Y]) 
    File "C:\Python27\lib\site-packages\scipy\sparse\construct.py", line 263, in h 
stack 
    return bmat([blocks], format=format, dtype=dtype) 
    File "C:\Python27\lib\site-packages\scipy\sparse\construct.py", line 329, in b 
mat 
    raise ValueError('blocks must have rank 2') 
ValueError: blocks must have rank 2

来源

2012-09-03 Zach

它应该工作。奇怪的是，你的错误信息指的是稀疏矩阵，而你的类型（X）表示你有矩阵而不是稀疏矩阵。 –

从回溯来看，看起来你已经完成了from scipy.sparse import *或类似的工作，因此numpy.hstack被scipy.sparse.hstack所遮蔽。 numpy.hstack正常工作：

>>> X = np.matrix([[0, 1, 4, 0]]).T 
>>> Y = np.matrix([[1, 0, 1, 1]]).T 
>>> np.hstack([X, Y]) 
matrix([[0, 1], 
     [1, 0], 
     [4, 1], 
     [0, 1]])

来源

2012-09-03 11:14:02

+1谢谢..是的，我正在使用'scipy.sparse.hstack'！ – Zach

@Zach：不客气。有点不幸的是'scipy.sparse.hstack'不能处理稠密矩阵。 –

这就是为什么你应该学会阅读错误信息:) –

加入两个numpy矩阵

回答

相关问题