Python 如何使用numpy将一列1添加到规范化数组中？

我的代码是

import numpy as np

housing_data = np.loadtxt('Housing.csv', delimiter=',')

x1 = housing_data[:,0]
x2 = housing_data[:,1]
y = housing_data[:,2]

avgX1 = np.mean(x1)
stdX1 = np.std(x1)
normX1 = (x1 - avgX1) / stdX1

avgX2 = np.mean(x2)
stdX2 = np.std(x2)
normX2 = (x2 - avgX2) / stdX2

ones = np.ones((normX2.shape[0], 1))

normalizedX = np.array((ones[0], normX1, normX2))

---

我试图用第一列中的数组创建一个新的规范化数组，然后是

normX1

和

normX2

。由于某种原因，我的代码不起作用。你知道我做错了什么吗？

实际问题是你制作了

的
one
2D，其中
normX1
和
normX2
是1D。然后，当您调用
np.array（（one[0]，normX1，normX2））
时，您将得到
one的第一行，这是另一个长度为1的数组。
np.array
的三个参数之间的长度不匹配导致它返回一个对象列表（带有
dtype=object
的numpy数组）

首先，我只需要将
one
设置得足够大，以容纳所有数据，并避免额外设置一个数组。然后只需将
normX1
和
normX2
的值分配给该数组的列：

normalizedX = np.ones((normX2.shape[0], 3))
normalizedX[:,1] = normX1
normalizedX[:,2] = normX2
print(normalizedX)

我试图创建一个新的数组，而不是连接到一个现有的数组“我的代码不工作？”如何？你是没有得到你想要的结果，还是有什么错误？谢谢你。非常helpful@Shamoon如果你现在知道实际的问题是什么，就可以编辑你的问题，这对网站是有帮助的，这样将来其他有同样问题的人可能会更容易找到这篇文章。一个简短的“我所期待的”和“我所得到的”将会有很大的帮助。