Question

我一直在阅读关于numpy数组的文档，其中一些没有意义。例如，给定here的答案建议使用np.vstack或np.concatenate来组合数组，就像互联网上的许多其他地方一样。但是，当我尝试将lists转换为np.arrays时，这样做是行不通的： “

>>> some_list = [1,2,3,4,5]
>>> np.array(some_list)
array([1, 2, 3, 4, 5])
>>> some_Y_list = [2,1,5,6,3]
>>> np.array(some_Y_list)
array([2, 1, 5, 6, 3])
>>> dydx = np.diff(some_Y_list)/np.diff(some_list)
>>> np.vstack([dydx, dydx[-1]])"

Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#5>", line 1, in <module>
    np.vstack([dydx, dydx[-1]])
  File "C:\Python27\lib\site-packages\numpy\core\shape_base.py", line 226, in vstack
    return _nx.concatenate(map(atleast_2d,tup),0)
ValueError: array dimensions must agree except for d_0

我能以任何方式做到这一点吗？

在这种情况下我需要的只是让任何顺序的导数与用户给出的X数组的形状相同，这样我就可以进行处理。

感谢您的帮助。

Answer 1

除非在非常有限的情况下，否则以下情况不起作用：

np.vstack([dydx, dydx[-1]])

此处，dydx是一个数组，dydx[-1]是标量。

目前还不清楚你想要实现的目标，但你是否意味着将它们水平堆叠：

np.hstack([dydx, dydx[-1]])

In [38]: np.hstack([dydx, dydx[-1]])
Out[38]: array([-1,  4,  1, -3, -3])

简单但奇怪的vstack / concatenate问题（python）

1 个答案: