python numpy将两个不同的维度数组转换为一个元组

我有两个数组，一个是（

array A[10][10000]

）：

长度为

10*10000

，类型为

，数据类型为

int16

另一个是（

array B[10]

）：

B=numpy.arange（10）

长度为

10

，类型为

，数据类型为

int32

我想把这两个不同的维数组转换成一个元组，就像这样（

tuple C

）：

有关元组C的更多信息：

print A[0].shape = (10, 10000)
print A[0].dtype.name = int16
print type(A[0]) = <type 'numpy.ndarray'>

print A[1].shape  = (10,)
print A[1].dtype.name = int32
print type(A[1]) = <type 'numpy.ndarray'>

打印一个[0]。形状=（101000）
打印[0].dtype.name=int16
打印类型（A[0]）=
打印[1]。形状=（10，）
打印[1].dtype.name=int32
打印类型（A[1]）=

除非我遗漏了什么，否则您只需要一个包含两个数组作为元素的元组：

C = (A, B)

---

你可以做

C=（A，B）

对吧？那太棒了。我试图使用

tuple（map（tuple，A））

，或者

np.vstack

，

np.append

，

np.concatenate

。谢谢。：）

(array([[ 0,  0,  0, ...,  156,  665,  621],
        [ 0,  0,  0, ..., -187, -186,    0],
        [ 0,  0,  0, ...,   61,  -22,  -55],
        ..., 
        [ 0,  0,  0, ...,  540,  402,  496],
        [ 0,  0,  0, ...,   31,   31,   33],
        [ 0,  0,  0, ..., -525, -504, -492]], dtype=int16),
 array( [ 0,  1,  2, ...,    7,    8,    9], dtype=int32))

print A[0].shape = (10, 10000)
print A[0].dtype.name = int16
print type(A[0]) = <type 'numpy.ndarray'>

print A[1].shape  = (10,)
print A[1].dtype.name = int32
print type(A[1]) = <type 'numpy.ndarray'>

C = (A, B)