Numpy数组形状问题

我已初始化此空2d

np.array

inputs=np.empty（（300，2），int）

我正试图将一个2d行附加到它上面

inputs=np.append（inputs，np.array（[1,2]），axis=0）

但是我越来越

ValueError:所有输入数组必须具有相同的维数

Numpy认为它是一个2行0维对象（2d的转置）

np.array（[1,2]）.shape

（2，）

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我哪里出错了？

Numpy需要双括号来声明数组文字，所以

np.array（[1,2]）

需要

np.array（[[1,2]]）

要将行添加到

（300,2）

形状数组，需要

（1,2）

形状数组。注意匹配的第二维度

np.array（[[1,2]]）

。

np.array（[1,2]）[None，：]

和

np.atlyst_2d（[1,2]）

我鼓励使用。它迫使您更仔细地考虑尺寸

你真的想从这开始吗？看看它的价值。它们是随机的，可能很大

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@Divakar

建议

np.row\u堆栈

。这让我有点困惑，直到我检查发现它只是

np.vstack

的另一个名称。该函数在执行

np.concatenate

之前，至少通过

np.2d

传递所有输入。因此，最终的解决方案是相同的——将

（2，）

数组转换为

（1,2）

如果您打算将其作为最后一行附加到

输入中，只需使用
np.row\u堆栈即可-

np.row_stack((inputs,np.array([1,2])))

请注意这个
np.数组（[1,2]）
是一个
1D
数组

您甚至可以将
2D
行版本传递给它，以获得相同的结果-

np.row_stack((inputs,np.array([[1,2]])))

请注意插入的数组的形状：
np.array（[[1，2]]）。shape
（2，）
是1d数组。它不是其他任何东西的转置。两者都创建数组，一个数组具有形状
（2，）
，另一个数组具有形状
（1,2）
、1d和2d。我不知道你所说的
array literal
@hpaulj是什么意思：我想冒险说，recovery是想说“要把matlab数组literal
[1,2]
翻译成一个numpy，你[有时]需要一组额外的括号”以前从未听说过
行堆栈
<代码>vstack
yes.）@hpaulj是的，显然，它甚至没有记录：）