Python 连接/组合MX1 numpy阵列和MXN numpy阵列

必需的时间戳

包含5911个时间戳

基于时间的mfcc_功能

包含5911个样本，每个样本具有20个mfcc功能

因此，如果您要查看基于时间的mfcc功能
它看起来像：

row1    val2 val3  ... val 20  
row2    val2 val3  ... val 20  
row3    val2 val3  ... val 20
.  
.  
.  
row5911  val2 val3  ... val 20  


print type(required_time_stamps)  

（5911，）

（5911,20）

我想将这两者结合起来，以便：

在R中，我可以简单地

time_based_mfcc_feature<-as.data.frame(time_based_mfcc_feature) 
required_time_stamps<-as.data.frame(required_time_stamps)  

new_dataframe <- merge(required_time_stamps,time_based_mfcc_feature)  
View(new_dataframe)

其中，时间1到时间5911仅为所需时间戳中包含的值。
我试过：

mfcc_features_with_times= np.hstack((required_time_stamps,time_based_mfcc_feature))

但出现此错误

但同样的错误是：

在这个例子中，堆叠是有效的，但我不知道为什么相同的逻辑不适用于我

更新：我按照cmaher的建议解决了这个问题：

mfcc_features_with_times= np.hstack((required_time_stamps[:,None],time_based_mfcc_feature))

然而，只有当两者具有相同的维度时，这才是正确的。 在大多数情况下，数组A具有形状（8400，），数组B具有形状（8399，21）

如何截断/删除A的最后几行，使A和B具有相同的形状，如 （8399，）和（8399，21）。 请告知

切片时发生更新错误： 当前当我执行

A=A[：B.shape[0]，：]

哪里

A=新标签\u np\u数组

B=基于时间的mfcc\u功能

` 64     if len(new_labels_np_array) > len(time_based_mfcc_feature):
---> 65         new_labels_np_array = new_labels_np_array[:time_based_mfcc_feature.shape[0],:]
     66     elif len(time_based_mfcc_feature)>len(new_labels_np_array):
     67         time_based_mfcc_feature = time_based_mfcc_feature[:,new_labels_np_array.shape[0],:]

IndexError: too many indices for array`

---

既然您已经在线程中找到了问题第一部分的答案，我将解决第二个问题：

如何截断/删除A的最后几行，使A和B都 具有与（8399，）和（8399，21）相同的形状。请告知

您可以像以前一样对numpy数组进行切片。因此，要沿轴0将二维数组

B

修剪为

a

B = B[:A.shape[0],:]

这将修剪阵列的末端。如果要在开始时修剪，即扔掉前几行不符合形状的行，而不是最后几行：

B = B[-A.shape[0]:,:]

编辑：您的评论意味着您事先不知道哪个数组更长。在这种情况下：

trim = min(A.shape[0], B.shape[0])
A = A[:trim]
B = B[:trim,:] 

或分别

trim = min(A.shape[0], B.shape[0])
A = A[-trim:]
B = B[-trim:,:]

---

好的，我做错了什么？没有一个解决方案对我有效。试试cmaher的建议。cmaher的建议有效！现在我该怎么处理我的问题呢？如果我将数据存储为numpy数组或pandas数据帧，会有什么不同吗？我要把它喂给cnn。你能帮我一下吗：我对熊猫没什么经验，但afaik pd.DataFrame只是numpy阵列的一个奇特容器。我不太熟悉索引语法，但是如果您不想在第一行而是在最后一行对齐，

的意思是什么：

如果A是（6），B是（5,21），我希望A变成（5），即删除最后一个值。所以A和B有相同的形状。同样，如果A是（5，）而B是（6,21），B应该变成（5,21），即删除BI的最后一行。我编辑了我的答案，还交换了A和B-我认为这就是你的索引器的原因。

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ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-43-47cddb391d3f> in <module>()
----> 1 mfcc_features_with_times= np.hstack((t,time_based_mfcc_feature))

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/shape_base.pyc in hstack(tup)
    289     # As a special case, dimension 0 of 1-dimensional arrays is "horizontal"
    290     if arrs and arrs[0].ndim == 1:
--> 291         return _nx.concatenate(arrs, 0)
    292     else:
    293         return _nx.concatenate(arrs, 1)

ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions

>>> a = np.array([[1,2,3], [2,3,4]])
>>> a
array([[1, 2, 3],
       [2, 3, 4]])
>>> b = np.array([[1,2,3,0], [2,3,4,0]])
>>> b
array([[1, 2, 3, 0],
       [2, 3, 4, 0]])
>>> c= np.hstack((a,b))
>>> c
array([[1, 2, 3, 1, 2, 3, 0],
       [2, 3, 4, 2, 3, 4, 0]])

mfcc_features_with_times= np.hstack((required_time_stamps[:,None],time_based_mfcc_feature))

` 64     if len(new_labels_np_array) > len(time_based_mfcc_feature):
---> 65         new_labels_np_array = new_labels_np_array[:time_based_mfcc_feature.shape[0],:]
     66     elif len(time_based_mfcc_feature)>len(new_labels_np_array):
     67         time_based_mfcc_feature = time_based_mfcc_feature[:,new_labels_np_array.shape[0],:]

IndexError: too many indices for array`

B = B[:A.shape[0],:]

B = B[-A.shape[0]:,:]

trim = min(A.shape[0], B.shape[0])
A = A[:trim]
B = B[:trim,:] 

trim = min(A.shape[0], B.shape[0])
A = A[-trim:]
B = B[-trim:,:]