numpy.concatenate与奇怪的（3，）形状的数组？

Question

当numpy.shape返回部分空的形状时，为什么我不能将它与另一个数组连接起来是什么意思？例如：

In: print h_labels.shape
    print Thood0_48.shape
    print np.concatenate((Thood0_48,h_labels),axis=1).shape

Out: (400,)
     (400, 48)

     ---------------------------------------------------------------------------
     ValueError                                Traceback (most recent call last)
     <ipython-input-403-97b371dd2547> in <module>()
     1 print h_labels.shape
     2 print Thood0_48.shape
     ----> 3 print np.concatenate((Thood0_48,h_labels),axis=1).shape

     ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions

除了连接问题的答案之外，具有形状（400,1）的数组和具有形状（400，）的数组之间的根本区别是什么？

感谢您的帮助！

Answer 1

(400,)数组是一维数组（行向量）。逗号就在那里表示一个元组 - 例如类型(400)和(400,)到解释器中。 (400,1)数组是形状为400行和1列（列向量）的2D数组。自动更改数组形状的函数（如vstack和hstack）仍会调用concatenate，但会增加额外的python开销（例如vstack source）。

以下任何一种都可以使用：

np.concatenate((Thood0_48[:, None], h_labels), axis=1)
np.vstack((Thood0_48, h_labels.T)).T

我会说前者是一个更好的解决方案，但后者演示了vstack函数。