如何将多个Numpy数组合并为单个数组

Question

我想将多个2d Numpy形状数组合并为一个（r，a），（r，b），（r，c），...（r，z）到单个2d形状数组（r， a + b + c ... + z）

我尝试了np.hstack，但是它需要相同的形状＆np.concat仅在与第二个数组有关的元组上运行。

Answer 1

我是numpy的新手，但我认为这是不可能的。前提是 “除了第二个轴以外，这些阵列的所有其他形状都必须具有相同的形状，一维阵列可以是任意长度。”

Answer 2

您可以使用np.concatenate或np.hstack。这是一个示例：

>>> a = np.arange(15).reshape(5,3)
>>> a
array([[ 0,  1,  2],
       [ 3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8],
       [ 9, 10, 11],
       [12, 13, 14]])
>>> b = np.arange(10).reshape(5,2)
>>> b
array([[0, 1],
       [2, 3],
       [4, 5],
       [6, 7],
       [8, 9]])

>>> np.concatenate((a,b), axis =1)
array([[ 0,  1,  2,  0,  1],
       [ 3,  4,  5,  2,  3],
       [ 6,  7,  8,  4,  5],
       [ 9, 10, 11,  6,  7],
       [12, 13, 14,  8,  9]])

>>> np.hstack((a,b))
array([[ 0,  1,  2,  0,  1],
       [ 3,  4,  5,  2,  3],
       [ 6,  7,  8,  4,  5],
       [ 9, 10, 11,  6,  7],
       [12, 13, 14,  8,  9]])

希望有帮助

Answer 3

实际上，我的功能之一是返回scipy.sparse.csr.csr_matrix，我将其与另一个函数返回的列表一起转换为np.array，以便我可以合并所有内容，但将稀疏矩阵转换为 array（<73194x17类型''的稀疏矩阵，具有203371个压缩稀疏行格式的已存储元素，dtype = object） 与np.hstack不兼容。 不便之处，敬请原谅。 我想出了解决方案而不是numpy.hstack我使用了scipy hstack函数。 谢谢大家的回复。