将1D numpy数组添加/堆叠到2D numpy数组

Question

我正在开发自己的AI项目，将每个图层（大小可能不同）的结果（列表）附加到列表中。使用列表可以很好地工作，但是为了可扩展性，我将其转换为numpy数组，但我无法做到这一点。这是我想做的。

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
b= np.array([7,8])

我想做

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8]])

我尝试附加和连接，但是它们似乎失败了，并给出了一个错误，即它们必须具有相同的大小。感谢您的帮助。

Answer 1

假设您想将b附加到a作为附加列，以下内容将利用numpy.c_：

import numpy as np
new_a = np.c_[a,b]
print(new_a) 
# array([[1, 2, 3, 7],
#       [4, 5, 6, 8]])

否则，请小心numpy.array对象，因为它们的形状很重要！

Answer 2

正如问题注释中提到的Coldspeed一样，a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8]])不会生成紧凑的标量dtype数组，而是会生成列表数组。

使用a.dtype将返回数组元素的数据类型。

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])返回int32

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8]])返回object

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除此之外，Append和Concatenate函数还要求您的数组在连接它们的维度上具有相同的长度。也许您可以做的是用'nan'填充数组b以适合所需的长度：b = np.array([[7,8,np.nan]])，这将为您

[[ 1.  2.  3.]
 [ 4.  5.  6.]
 [ 7.  8. nan]] 

随着层数的增加，您可能需要检查b的长度和填充数组a。

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如果您打算将数组b作为列添加，那么HAL 9001的答案会更好。