在python中并排添加2D数组

大家好，我想在python中并排添加2个2x2数组。最后，我想得到一个2x4数组，其中行是共享的，第一列和第二列来自第一个数组，第三列和第四列来自第二个数组。我得到一个数组，它对数组求和，而不是并排放置。你能帮我吗

例如：

Array 1:
[[1 2]
 [1 2]]

Array 2:
[[1 2]
 [1 2]]

预期结果：

[[1 2 1 2]
 [1 2 1 2]]

实际结果：

[[2 4]
 [2 4]]

import numpy as np

a = np.matrix('1 2; 1 2')
b = np.matrix('1 2; 1 2')

x = a + b

print(x)

---

numpy

数组的作用方式与python列表不同。虽然

+

运算符可以执行某种列表连接，但当您将其与

numpy

数组一起使用时，您正在执行向量加法

相反，您可以展平每个阵列并连接：

np.concatenate([a.flatten(),b.flatten()])

matrix([[1, 2, 1, 2],
        [1, 2, 1, 2]])

[编辑：

重读你的问题，我似乎误解了你的意思@Thomas的回答在您的场景中更有意义，另一种选择是：

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numpy

数组的作用方式与python列表不同。虽然

+

运算符可以执行某种列表连接，但当您将其与

numpy

数组一起使用时，您正在执行向量加法

相反，您可以展平每个阵列并连接：

np.concatenate([a.flatten(),b.flatten()])

matrix([[1, 2, 1, 2],
        [1, 2, 1, 2]])

[编辑：

重读你的问题，我似乎误解了你的意思@Thomas的回答在您的场景中更有意义，另一种选择是：

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我认为这是因为加法返回一个普通的矩阵加法，它将两个矩阵逐分量相加

---

试试看，np.concatenate（），它可能会像@sacul所建议的那样有所帮助。

我认为发生这种情况的原因是加法返回一个普通的矩阵加法，将两个矩阵的分量逐个相加

试试看，np.concatenate（），它可能会像@sacul建议的那样有所帮助。

使用

另一种选择是使用：

使用

另一种选择是使用：

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我可以将其用于两个以上的数组吗？是的，只需将所有需要的数组放入方括号中。为什么在这里使用

flatten

？对于这2（2，2）个矩阵，我得到了一个（1，8）。我认为这个解决方案在这种情况下是有效的，因为彼此上面的矩阵是相同的，就像它们彼此相邻一样。我建议只使用

np.hstack（（a，b））

，这是numpythonic方法。事实上，

列堆栈

在这里可能更合适，因为您的答案已经被接受，可能值得添加其他选项（我很少发现询问者接受其他答案）。另外，考虑到这解释了为什么他的尝试不起作用，我认为你的更有价值。我可以将其用于两个以上的数组吗？是的，只需将所有需要的数组放入方括号中。你为什么在这里使用

展平

？对于这2（2，2）个矩阵，我得到了一个（1，8）。我认为这个解决方案在这种情况下是有效的，因为彼此上面的矩阵是相同的，就像它们彼此相邻一样。我建议只使用

np.hstack（（a，b））

，这是numpythonic方法。事实上，

列堆栈

在这里可能更合适，因为您的答案已经被接受，可能值得添加其他选项（我很少发现询问者接受其他答案）。另外，考虑到这解释了他的尝试失败的原因，我认为你的更有价值。

np.matrix

可以方便地使用这个字符串输入创建一个小矩阵，但通常我们鼓励从嵌套列表输入创建数组：

a=np.array（[[1,2]，[1,2]]）

我认为@Thomas的答案在这种情况下比我的答案更有意义

np。矩阵

可以方便地用这个字符串输入创建一个小矩阵，但通常我们鼓励从嵌套列表输入创建数组：

a=np.array（[[1,2]，[1,2]]）

我认为@Thomas的答案在这种情况下比我的答案更有意义

>>> numpy.concatenate((a, b), axis=1)
matrix([[1, 2, 1, 2],
       [1, 2, 1, 2]])

>>> np.hstack((a, b))
matrix([[1, 2, 1, 2],
        [1, 2, 1, 2]])