我如何连接两个一维数组在NumPy?我试了numpy.concatenate:
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5])
np.concatenate(a, b)
但是我得到一个错误:
TypeError:只有长度为1的数组可以转换为Python标量
我如何连接两个一维数组在NumPy?我试了numpy.concatenate:
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5])
np.concatenate(a, b)
但是我得到一个错误:
TypeError:只有长度为1的数组可以转换为Python标量
当前回答
要连接的第一个参数本身应该是一个要连接的数组序列:
numpy.concatenate((a,b)) # Note the extra parentheses.
其他回答
有几种连接1D数组的可能性,例如,
import numpy as np
np.r_[a, a]
np.stack([a, a]).reshape(-1)
np.hstack([a, a])
np.concatenate([a, a])
所有这些选项对于大型数组都同样快;对于小的,concatenate有轻微的优势:
该图是用perfplot创建的:
import numpy
import perfplot
perfplot.show(
setup=lambda n: numpy.random.rand(n),
kernels=[
lambda a: numpy.r_[a, a],
lambda a: numpy.stack([a, a]).reshape(-1),
lambda a: numpy.hstack([a, a]),
lambda a: numpy.concatenate([a, a]),
],
labels=["r_", "stack+reshape", "hstack", "concatenate"],
n_range=[2 ** k for k in range(19)],
xlabel="len(a)",
)
来自numpy文档的更多事实:
语法为numpy。concatenate((a1, a2,…),axis=0, out=None)
轴= 0表示按行连接 轴= 1表示列级连接
>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> b = np.array([[5, 6]])
# Appending below last row
>>> np.concatenate((a, b), axis=0)
array([[1, 2],
[3, 4],
[5, 6]])
# Appending after last column
>>> np.concatenate((a, b.T), axis=1) # Notice the transpose
array([[1, 2, 5],
[3, 4, 6]])
# Flattening the final array
>>> np.concatenate((a, b), axis=None)
array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
我希望这能有所帮助!
“concatenate”的一种替代形式是“r_[…]或“c_[…],如下面的示例代码所示(更多信息请参阅链接):
%pylab
vector_a = r_[0.:10.] #short form of "arange"
vector_b = array([1,1,1,1])
vector_c = r_[vector_a,vector_b]
print vector_a
print vector_b
print vector_c, '\n\n'
a = ones((3,4))*4
print a, '\n'
c = array([1,1,1])
b = c_[a,c]
print b, '\n\n'
a = ones((4,3))*4
print a, '\n'
c = array([[1,1,1]])
b = r_[a,c]
print b
print type(vector_b)
结果是:
[ 0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.]
[1 1 1 1]
[ 0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 1. 1. 1. 1.]
[[ 4. 4. 4. 4.]
[ 4. 4. 4. 4.]
[ 4. 4. 4. 4.]]
[[ 4. 4. 4. 4. 1.]
[ 4. 4. 4. 4. 1.]
[ 4. 4. 4. 4. 1.]]
[[ 4. 4. 4.]
[ 4. 4. 4.]
[ 4. 4. 4.]
[ 4. 4. 4.]]
[[ 4. 4. 4.]
[ 4. 4. 4.]
[ 4. 4. 4.]
[ 4. 4. 4.]
[ 1. 1. 1.]]
以下是通过使用numpy.ravel(), numpy.array()来实现这一点的更多方法,利用1D数组可以解压缩为普通元素的事实:
# we'll utilize the concept of unpacking
In [15]: (*a, *b)
Out[15]: (1, 2, 3, 5, 6)
# using `numpy.ravel()`
In [14]: np.ravel((*a, *b))
Out[14]: array([1, 2, 3, 5, 6])
# wrap the unpacked elements in `numpy.array()`
In [16]: np.array((*a, *b))
Out[16]: array([1, 2, 3, 5, 6])
Use:
np.concatenate([a, b])
要连接的数组需要作为序列传递,而不是作为单独的参数。
从NumPy文档:
numpy。连接((a1, a2,…),轴=0) 将数组序列连接在一起。
它试图将b解释为轴参数,这就是为什么它抱怨不能将b转换为标量。