Python Numpy连接问题？

我试图使用numpy连接，但遇到了一个奇怪的错误

我想了解这一失败的原因：

a = np.arange(0,3)
b = np.arange(3,6)
c = np.array([a,b])
np.concatenate(c, axis=1)

AxisError:轴1超出维度为1的数组的界限

……但这是成功的：

np.concatenate([c], axis=1)

grid = np.array([[0,1,2], [3,4,5]])
print(grid)
np.concatenate([grid,grid], axis=1)

这也成功了：

np.concatenate([c], axis=1)

grid = np.array([[0,1,2], [3,4,5]])
print(grid)
np.concatenate([grid,grid], axis=1)

的第一个参数是数组序列。当然，多维数组始终可以被视为数组序列，因此传递

c

与传递

（a，b）

的作用相同

因此，要连接的两个数组都是一维的。您试图将它们连接到轴1上，这是它们没有的轴。因此出现了错误

如果要添加一个轴并沿该新轴连接，这是（或

vstack

或

hstack

），而不是

连接

---

同时，我不确定您想要得到什么样的输出，但是因为您已经创建了

c

，所以使用它可能更容易。例如：

• stack（（a，b））

  或

  stack（c）

  或者，如果您坚持的话，

  concatenate（[c]）

  都将为您提供

  数组（[[0,1,2]，[3,4,5]]）

  …但是只要使用

  c

• stack（（a，b），axis=1）

  等将为您提供

  数组（[[0,3]，[1,4]，[2,5]]）

  ，但

  c.T

  也是如此

---

为什么

np.concatenate（[c]，axis=1）

成功了？嗯，

[c]

是一个2D数组的序列。当然有一个轴1。因此，它将该数组连接为空，并返回与

c

完全相同的内容

---

为什么

np.concatenate（[grid，grid]，axis=1）

成功了，其中

grid

是与

c

相同的二维数组？因为

[grid，grid]

是一个由两个2D数组组成的序列，所以每个数组都有一个轴1，所以它将它们连接在一起，给你

[[0,1,2,0,1,2]，[3,4,5,3,4,5]

你希望从

连接（c，axis=1）

得到什么输出？你是在问为什么不能在轴1上连接

a

和

b

，还是

连接（c，axis=1）

最终做了与

连接（（a，b，axis=1）

相同的事情，或者…？我的问题是为什么第一个失败了？我希望第一个代码摘录的输出与第二个代码摘录相匹配。第一个代码摘录失败，因为a和b只有一个轴。（

轴=0

）第二个轴不会失败，因为它有两个轴。（

axis=1

）我很想了解你想用

np.concatenate（c，axis=1）

实现什么。也就是说，如果输入

c

是一个数组，您希望从这个命令中得到什么作为输出？