NumPy一维与二维数组拼接实战：利用newaxis解决维度不匹配

一维数组

1. 使用NumPy初始化一维数组

a = np.array([1,2,3]);
print a.shape

执行上述代码后，输出的形状（shape）结果应为 (3,)。

二维数组

2. 使用NumPy初始化二维数组

a = np.array([[1,2,3]]);
b = np.array([[1],[2],[3]]);

print a.shape//(1，3）
print b.shape//（3,1）

需要特别注意，形状为 (3,) 的数组与形状为 (3,1) 的数组在定义上存在本质区别：前者属于一维数组，而后者属于二维数组。

数组拼接

3. NumPy提供了多种拼接函数，例如 hstack 和 vstack 等，网络上也有大量相关总结文章。但执行拼接操作的前提是两个数组的维度必须兼容。因此，当尝试将一维数组与二维数组进行拼接时，必须使用 newaxis 将一维数组转换为二维数组，即将其 shape 从 (3,) 转换为 (3,1)。

a = np.array([1,2,3]);
b = np.array([[1],[2],[3]]);
#将一维数组a转化为二维数组
a = a[:,np.newaxis];
c = np.concatenate((b,a),axis=1)
print c.shape//输出为（3,2）

总结

以上即为利用NumPy实现一维与二维数组拼接的完整代码示例，希望能为读者提供帮助。感兴趣的朋友可继续查阅本站其他相关专题。如有疏漏，欢迎留言指正，感谢支持！