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Numpy将2D数组与1D数组连接起来
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<p>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(78427375/81/103)。基本上这是4个具有78427个图像特征的数组,其中1D数组对每个图像只有1个值。</p> <p>我尝试按如下方式连接数组:</p> <pre><code>>>> 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) </code></pre> <p>这将导致以下错误:</p> <blockquote> <p>Traceback (most recent call last): File "", line 1, in ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions</p> </blockquote> <p>问题似乎是一维数组,但我真的看不出原因(它也有78427个值)。在连接1D数组之前,我试图对其进行转置,但这也不起作用。</p> <p>如果您对连接这些数组的正确方法有任何帮助,我们将不胜感激!</p>
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1 个回答
匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>你可以试试这句话:</p> <pre><code>concat = numpy.hstack([a.reshape(dim,-1) for a in [Cscores, Mscores, Tscores, Yscores]]) </code></pre> <p>这里的“秘密”是在一个轴上使用已知的公共尺寸进行整形,在另一个轴上使用-1进行整形,并且它会自动匹配大小(如果需要,创建一个新的轴)。</p>
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