Question

我的数组'cama'的结构如下：

shape(cama)
>>>(365, 720, 1440)

我的'lon_list'的形状如下：

shape(lon_list)
>>>(1440,)

我想要的是向cama添加或附加lon_list。所以我最终得到了一个具有以下尺寸的数组：

shape(new_cama)
>>>(365, 720, 1440, 1440)

我试过了：

new_cama = np.concatenate((cama, lon_list))
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions

有什么建议吗？

Answer 1

尺寸乘法。这意味着如果你有：

a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

你有一个包含6个元素的(2 x 3)数组。如果您想添加其他维度，例如b=[10, 20, 30, 40]，则最终会得到一个(2 x 3 x 4) = 24元素数组，因此您需要提供一种方法来完成这些缺少的(24 - 4 - 6) = 14元素。你不能追加＆＃39;维度：增加维度意味着在所有维度中附加newdimiension - 1元素。

那么我们可以用这样的形状做什么呢？那么，您可以广播您的数组以匹配相应的维度，并以某种方式组合它们：

In[52]: a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
In[53]: b = np.array([10, 20, 30, 40])
In[54]: a
Out[54]: 
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
In[55]: b
Out[55]: array([10, 20, 30, 40])
In[56]: c = a[:, :, None] * b[None, None, :]
In[57]: c
Out[57]: 
array([[[ 10,  20,  30,  40],
        [ 20,  40,  60,  80],
        [ 30,  60,  90, 120]],

       [[ 40,  80, 120, 160],
        [ 50, 100, 150, 200],
        [ 60, 120, 180, 240]]])
In[58]: c.shape
Out[58]: (2L, 3L, 4L)

在这里，我将它们相乘，但当然可以使用任何其他组合：要理解的关键是：

您只能将操作应用于类似形状
你可以效仿＆＃39;更广泛的形状通过广播。

这样，我们可以通过查看＆＃39;来组合(2, 3)和(4,)数组。它们都作为(2, 3, 4)数组并以某种方式组合它们。但是你必须让它们成为类似形状的数组。

或者，如果数组的所有维度不同，则可以连接数组。假设你有一个(2, 3, 4, 5)数组和一个(2, 3, 7, 5)数组：那么在(2, 3, 4+7, 5)数组中连接它们是有意义的。您可以通过“模拟”来再次做到这一点。形状（基本上是通过沿着任何缺失的尺寸重复图案），但是根据你的问题，它不清楚这是你想要实现的......

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