Numpy连接二维数组与一维数组

我想连接4个数组，形状（78427，）的一个1D数组和形状（78427,375/81/103）的三维数组。基本上这是4个具有78427图像特征的阵列，其中1D阵列对每个图像只有1个值。Numpy连接二维数组与一维数组

我试图串联阵列如下：

>>> 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)

这将导致以下错误：

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

这个问题似乎是一维数组，但我真的不能明白为什么（它也有78427个值）。我试图在连接它之前对1D数组进行转置，但那也不起作用。

任何帮助什么是正确的方法来连接这些数组将不胜感激！

来源

2015-05-18 KCDC

尝试连接X_Yscores[:, None]（或A[:, np.newaxis]作为imaluengo建议）。这创建了一维数组中的二维数组。

例子：

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

输出：

(3,) 
(3,1)

来源

2015-05-18 13:55:23 Falko

只需指出'A [：，np.newaxis]'具有与'A [:,无]'相同的行为，有时可以更直观（实际上'np.newaxis == None'）。 –

但是，只有两者具有相同的尺寸时才是如此。在大多数情况下，我最终得到具有形状（8400，）的阵列A和具有形状（8399,21）的阵列B. 如何截断/删除A的最后几行，使A和B具有相同的形状，如（8399，）和（8399，21）。请指教。 –

我不知道，如果你想要的东西，如：

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])

np.column_stack((a,b)) 

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

np.row_stack((a,b)) 

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

来源

2015-05-18 14:06:51 George

对此的任何想法：https://stackoverflow.com/questions/48676461/concatenate-combine-mx1-numpy-array-with-mxn-numpy-array –

你可以尝试这一个班轮：

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

的“秘密”这里是利用已知的，常见的尺寸在一个轴，-1为其他重塑，并自动尺寸相匹配（创建一个新的轴，如果需要的话）。

来源

2015-05-18 14:34:11 heltonbiker

可以帮助这里：https://stackoverflow.com/questions/ 48676461 /串连-结合-MX1-numpy的阵列与 - MXN-numpy的阵列 –

Numpy连接二维数组与一维数组

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