Python 在尝试合并两个Aray时，我在numpy中遇到了一个类型问题

当我尝试：

data_f = hstack([data,Ki])

我得到：

TypeError:“列表”对象不可调用

我徒劳地“搜索”了一下，结果一无所获。我错过了什么

我已成功创建了要合并的两个阵列：

data = []
data = np.vstack([data1,data2,data3,data4,data5,data6,data7,data8,data9,data10])

A = []
A = data[:,1]

Ki = []
Ki = np.exp((1000*A)/(Rcal*Tk))

name_s = name+'_Ki'
np.savetxt(name_s,[A],newline='\n',delimiter = ' ')

data_f = []

hstack = []
data_f = hstack([data,Ki])

请， 他们清楚地解释了

hstack（）

想要 形状相似的数据数组的元组。 你没有提供这些

仔细检查

数据

和

Ki

， 以确保它们具有相似的

。形状

编辑

下面是调用

hstack（）

的示例：

请注意，仅将

a

设置为

np.array（范围（3））

将不起作用。 要了解原因，请查看

.shape

---

这些表达式中的一个。

一个函数是

可调用的

，并且

用
（）
调用

，就像你用

hstack（…）

做的那样。但是您定义了一个列表

hstack=[]

，所有这些

x=[]

语句在Python中都是不必要的。仅当您进入modify

x

时使用该选项，如使用

x.append（'foobar'）

。在Python中，变量不需要“初始化”。只需分配真正有用的对象，就像分配

data=np.vstack（…）

一样。您为什么使用

np.vstack

而不是

np.hstack

？谢谢您的回复。我使用vstack成功地创建了数据结构。问题在于使用hstack（最后一行是上面的代码片段）时，我将最后一行更改为读取data_f=np.hstack（[data，K1]）。现在的错误是“ValueError:所有输入数组必须具有相同数量的维度”。那么两个输入的维度是什么，

data

和

K1

？当你在尺寸和形状方面出错时，首先要做的是检查（打印）数组的形状。谢谢你的博学解释。我最初的问题是数据是维度为（100,40）的float64数组，Ki是维度为（100,1）的float64数组.也许在我80年的阅读生涯中，我不明白参考文献在说什么。我真的不知道这个问题的解决方案可能是什么。也许你本地的C:drive上有这样的文字，但我看不懂。当然，你在问题中没有这样说。好吧，那是一个满脸通红的人！列堆栈解决了感谢numpy-user-1.19.1.pdf解决了这个问题。

>>> a = np.array(range(3)).reshape(3, 1)
>>> b = np.array(range(12)).reshape(3, 4)
>>> a.shape, b.shape
((3, 1), (3, 4))
>>> np.hstack((a, b))
array([[ 0,  0,  1,  2,  3],
       [ 1,  4,  5,  6,  7],
       [ 2,  8,  9, 10, 11]])