我正在學(xué)習(xí) python，我有 2 個數(shù)組：a = [[ 1 , 2 ] [3, 4]]b = [ 6,7]當(dāng)我打印形狀時，我得到：a.shape = (2,2)b.shape = (2,)希望結(jié)果是：c = [[ 1, 2 , 6] [3, 4, 7]]我試過了c = a + b和c = np.concatenate((a, b),axis=None) #tried axis=0, axis=1我不斷收到錯誤，例如ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions
3 回答
三國紛爭
TA貢獻1804條經(jīng)驗 獲得超7個贊
您可以使用 numpy.vstack
In [22]: import numpy as np
In [23]: a = np.array([[1,2], [3,4]])
In [24]: b = np.array([6,7])
In [25]: np.vstack((a.T, b)).T
Out[25]:
array([[1, 2, 6],
[3, 4, 7]])
絕地?zé)o雙
TA貢獻1946條經(jīng)驗 獲得超4個贊
In [868]: a = np.array([[1,2],[3,4]]); b = np.array([6,7])
In [869]: a.shape, b.shape
Out[869]: ((2, 2), (2,))
b有 1 個維度，它需要 2 個來匹配a：
In [870]: np.reshape(b,(2,1))
Out[870]:
array([[6],
[7]])
現(xiàn)在concatenate工作：
In [871]: np.concatenate((a, np.reshape(b,(2,1))), axis=1)
Out[871]:
array([[1, 2, 6],
[3, 4, 7]])
np.vstack之所以有效，是因為它會根據(jù)需要添加新的初始維度。我添加了一個尾隨維度。
從長遠來看，要concatenate有效使用，您必須了解尺寸，以及如何在需要時調(diào)整它們。
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