Python 串联numpy数组

我想将三个一维numpy数组（x1、x2、x3）连接到一个数组X（3列）。我已经尝试了连接函数，但我认为我做错了什么。至少我收到了一条错误消息：

我尝试了以下方法：

X = np.concatenate([x1, x2, x3], axis = 1)

以及：

X = np.concatenate((x1, x2, x3), axis = 1)

两次我都犯了一个错误：

Error: IndexError: axis 1 out of bounds [0, 1)

如何正确使用连接函数？或者有更好的方法吗？

您必须使用。尝试：

x1

、

x2

和

x3

的大小必须相同。

必须使用。尝试：

x1

、

x2

和

x3

的大小必须相同。

我会这样做：

np.column_stack((x1, x2, x3))

对我来说，这更具表现力，做你想要的，并且有一个直观的名称，只需要一个参数。

我会这样做：

np.column_stack((x1, x2, x3))

---

对我来说，这更具表现力，做你想要的，并且有一个直观的名称，只需要一个较少的参数。

使用

串联的正确方法是重塑数组，使其成为
（n，1）
二维数组。下面是
np.column\u stack
的作用

In [222]: x1=np.arange(3);x2=np.arange(10,13);x3=np.arange(20,23)
In [230]: ll=[x1,x2,x3]

In [231]: np.concatenate([np.array(i, copy=False, ndmin=2).T for i in ll], axis=1)

Out[231]: 
array([[ 0, 10, 20],
       [ 1, 11, 21],
       [ 2, 12, 22]])

In [238]: np.concatenate([np.atleast_2d(i) for i in ll],axis=0)
Out[238]: 
array([[ 0,  1,  2],
       [10, 11, 12],
       [20, 21, 22]])

虽然我认为这更具可读性：

In [233]: np.concatenate([i[:,None] for i in ll],axis=1)
Out[233]: 
array([[ 0, 10, 20],
       [ 1, 11, 21],
       [ 2, 12, 22]])

np.vstack

In [222]: x1=np.arange(3);x2=np.arange(10,13);x3=np.arange(20,23)
In [230]: ll=[x1,x2,x3]

In [231]: np.concatenate([np.array(i, copy=False, ndmin=2).T for i in ll], axis=1)

Out[231]: 
array([[ 0, 10, 20],
       [ 1, 11, 21],
       [ 2, 12, 22]])

In [238]: np.concatenate([np.atleast_2d(i) for i in ll],axis=0)
Out[238]: 
array([[ 0,  1,  2],
       [10, 11, 12],
       [20, 21, 22]])

但在这种情况下，需要进一步的
转置
，以获得列。
使用
串联
的正确方法是重塑数组，使其成为
（n，1）
二维数组。下面是
np.column\u stack
的作用

In [222]: x1=np.arange(3);x2=np.arange(10,13);x3=np.arange(20,23)
In [230]: ll=[x1,x2,x3]

In [231]: np.concatenate([np.array(i, copy=False, ndmin=2).T for i in ll], axis=1)

Out[231]: 
array([[ 0, 10, 20],
       [ 1, 11, 21],
       [ 2, 12, 22]])

In [238]: np.concatenate([np.atleast_2d(i) for i in ll],axis=0)
Out[238]: 
array([[ 0,  1,  2],
       [10, 11, 12],
       [20, 21, 22]])

虽然我认为这更具可读性：

In [233]: np.concatenate([i[:,None] for i in ll],axis=1)
Out[233]: 
array([[ 0, 10, 20],
       [ 1, 11, 21],
       [ 2, 12, 22]])

np.vstack

In [222]: x1=np.arange(3);x2=np.arange(10,13);x3=np.arange(20,23)
In [230]: ll=[x1,x2,x3]

In [231]: np.concatenate([np.array(i, copy=False, ndmin=2).T for i in ll], axis=1)

Out[231]: 
array([[ 0, 10, 20],
       [ 1, 11, 21],
       [ 2, 12, 22]])

In [238]: np.concatenate([np.atleast_2d(i) for i in ll],axis=0)
Out[238]: 
array([[ 0,  1,  2],
       [10, 11, 12],
       [20, 21, 22]])

但是在这种情况下，需要进一步的
转置
来获取列。
Numpy有一个（因为numpy1.10）。这允许您沿任何维度连接，只要有意义（例如不能沿第三维连接一维数组）

例如，将两个一维阵列的元素配对：

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([1, 2, 3, 4])
>>> b = np.array([-1, -2, -3, -4])
>>> np.stack((a, b), 1)
array([[ 1, -1],
       [ 2, -2],
       [ 3, -3],
       [ 4, -4]])

（注意，输入参数是np.array的元组）
Numpy有一个（自numpy1.10以来）。这允许您沿任何维度连接，只要有意义（例如不能沿第三维连接一维数组）

例如，将两个一维阵列的元素配对：

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([1, 2, 3, 4])
>>> b = np.array([-1, -2, -3, -4])
>>> np.stack((a, b), 1)
array([[ 1, -1],
       [ 2, -2],
       [ 3, -3],
       [ 4, -4]])

（注意，输入参数是np.array的元组）
您在一个地方说hstack，但在另一个地方说vstack。哪一个？你在一个地方说hstack，在另一个地方说vstack。是哪一个？@Rchieve：如果这解决了你的问题，你可以点击左边的复选标记“接受”这个答案。欢迎来到SO。@John Zwinck:谢谢你的提示！有一个“延迟”。在最初的10分钟里，我无法勾选答案！现在完成了！（：@Rchieve:如果这解决了你的问题，你可以通过点击左边的复选标记来“接受”这个答案。欢迎这么做。@John Zwinck:谢谢你的提示！有一个“延迟”。我在前10分钟没能选中答案！现在它完成了！（：因为它们是1d，所以没有
axis=1
。你必须先将数组转换为2d。这是所有答案在使用
连接之前所做的。因为它们是1d，所以没有
axis=1
。你必须先将数组转换为2d。这是所有答案在使用
连接之前所做的。