Python 合并两个矩阵时出现TypeError:只能将整数标量数组转换为标量索引

我有两个功能：

创建一个恒等矩阵 当我运行最后一个函数来计算2矩阵时，它显示了错误：

File "C:/Users/JJ/OneDrive - ISCTE-IUL/EDA/Aula1.py", line 139, in inverted_matrix
x = numpy.concatenate(m,m_ident(m))

文件“”，第6行，串联

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TypeError：只有整数标量数组可以转换为标量索引

您需要将列表/序列作为第一个参数传递给，而第二个参数是数组将沿其连接的轴。因此，您只需将代码更改为：

def倒置矩阵（m）：
如果np.linalg.det（m）==0：
返回错误
x=np.连接（[m，m_ident（m）]）
返回x

但是，请注意，

m_ident

正在更改

m

本身，而不是创建一个新的矩阵，因此您将得到两个串联的标识矩阵

要避免这种情况，您可以执行以下操作：

def m_ident(m):
    I = np.zeros(m.shape)
    for i in range(0,m.shape[0]):
       for j in range(0,m.shape[1]):
          if i == j:
             I[i,j] = 1
    return I

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或者更好地使用。

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串联

的第二个参数是

轴

，一个数字，而不是另一个数组。将

numpy

参考资料放在手边。根据函数文档检查参数应该是调试的第一步。谢谢，我有一些问题。首先，当你做I=np.zero（m.shape）时，m.shape是什么？它是否同时给出了矩阵的行数和列数？矩阵m只是在变化，因为我返回了m，它存储了新的矩阵@fbruzzesyes，这与执行

I=np.zero（（m.shape[0]，m.shape[1]））是一样的。因为
m.shape
已经是一个元组，所以可以用这种方式传递它。更好的是，您可以使用as
np.zeros\u like（m）
，它的目的就是创建一个与给定数组形状相同的零数组。
def m_ident(m):
    I = np.zeros(m.shape)
    for i in range(0,m.shape[0]):
       for j in range(0,m.shape[1]):
          if i == j:
             I[i,j] = 1
    return I