Numpy水平连接失败

Question

我希望连接两个形状为(100,3) and (100,7)的numpy数组，以获得(100,10)矩阵。

我已尝试使用hstack, concatenate，但只收到ValueError: all the int arrays must have same number of dimensions

在如下的虚拟示例中，它可以工作......

x=np.arange(30).reshape(10,3)
y=np.arange(20).reshape(10,2)
np.concatenate((x,y), axis=1)

更新1：

我已经使用sklearn的预处理模块（RobustScaler和OneHotEncoder）创建了前两个指标。

更新2：

使用scipy.sparse.hstack时它可以工作，但为什么

Answer 1

如果你想垂直连接它axis必须等于0.这在the doc for concatenate中有解释。

在这个链接中我们有这个例子：

  

    

      

a = np.array（[[1,2]，[3,4]]）

             

b = np.array（[[5,6]]）

             

np.concatenate（（a，b），axis = 0）

    

  

array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6]])

  

    

      

np.concatenate（（a，b.T），axis = 1）

    

  

array([[1, 2, 5],
       [3, 4, 6]])

Answer 2

这对我来说非常好：

import numpy as np

x=np.arange(100 * 3).reshape(100,3)
y=np.arange(100 * 7).reshape(100,7)
np.hstack((x,y)).shape  # (100, 10)

Answer 3

稀疏hstack加入coo属性并从中构建一个新的coo稀疏矩阵。 numpy hstack对不同的稀疏结构一无所知。为了进一步解释这一点，我必须解释稀疏构造，并引用各自的功能。