Python Concat是多个数组的第二部分

我想将两个阵列的形状相同，如下所示：

array1= (1230000,32)
array2= (1230000,32)
array3= (1230000,32)

我希望我的结果成为现实

res1= array1+array2: (1230000,64)
res2= array1+array2+array3: (1230000,96)

我试过了

res1 = np.stack((array1,array2),axis=-1)
print('result 1',res1.shape)

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但是这不起作用

最好的选择是定义一个执行您需要的功能。大概是这样的：

array1= [1230000,32] #Change to array to avoid inmutable tuple
array2= [1230000,32] #Change to array to avoid inmutable tuple
array3= [1230000,32] #Change to array to avoid inmutable tuple


def sumArrays(arraysToSum = []):
    result = [0, 0]
    for arrayToSum in arraysToSum:
        result[0] = arrayToSum[0]
        result[1] += int(arrayToSum[1])
    return result
        
print(sumArrays([array1, array2, array3]))

Output: [1230000, 96]

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你的轴心是对的，但是你要找的是。函数将创建一个新维度，而

np.concatenate

使用一个现有维度：

res1 = np.concatenate((array1, array2), axis=1) # shape (1230000, 64)

或对于定义为元组（或列表）的任意数量的输入数组：

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np.hstack

是您正在寻找的水平堆栈阵列馈送到它：

res1 = np.hstack((array1,array2))  #(1230000,64)
res2 = np.hstack((array1,array2,array3))  #(1230000,96)

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我想你误解了这个问题。他正在询问如何将他提供的形状数组压缩为所需的形状。此外，永远不要将可变对象用作默认参数。

res1 = np.hstack((array1,array2))  #(1230000,64)
res2 = np.hstack((array1,array2,array3))  #(1230000,96)