与numpy.concatenation的问题

Question

我已经定义了2个numpy数组2,3并将它们水平连接起来。

a=numpy.array([[1,2,3],[4,5,6]])
b=numpy.array([[7,8,9],[10,11,12]])
C=numpy.concatenate((a,b),axis=0)

C变成4,3矩阵，现在我试着用1,3列表做同样的事情

a=numpy.array([1,2,3])
b=numpy.array([4,5,6])
c=numpy.concatenate((a,b),axis=0)

现在我期待2,3矩阵，但我有1,6。我知道v堆栈等会起作用，但我很好奇为什么会发生这种情况？我对numpy.concatenate做了什么错事？

谢谢你的回复。我可以得到的结果，如建议，有1,3数组，然后级联。但逻辑是，我必须在每次迭代时将行添加到空矩阵中。我试着按建议追加：

testing=[]
for i in range(3):
   testing=testing.append([1,2,3])

它给出的错误测试没有属性附加作为它的无类型。此外，如果我使用使用np.array([1,2,3])的1,3数组的逻辑，如何在for循环中做到这一点？

Answer 1

你没做错什么。numpy.concatenate连接数组序列，together.which意味着它从当前数组的元素创建一个集成数组，在二维数组中，元素是嵌套列表，在一维数组中，元素是变量。

因此，这不是concatenate的工作，正如您所说的可以使用np.vstack：

>>> c=numpy.vstack((a,b))
>>> c
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

同样，在代码中，将list.append附加到列表并将元素就地添加到列表中，您不能将其分配给variable.instead，您只需在每次迭代中将append分配给testing即可。

testing=[]
for i in range(3):
   testing.append([1,2,3])

另外，作为一种更有效的方法，您可以使用列表理解列表创建该列表，如下所示：

testing=[[1,2,3] for _ in xrange(3)]

Answer 2

之所以会发生这种情况，是因为您正在沿着axis=0连接。

在第一个示例中：

a=numpy.array([[1,2,3],[4,5,6]])     # 2 elements in 0th dimension 
b=numpy.array([[7,8,9],[10,11,12]])  # 2 elements in 0th dimension
C=numpy.concatenate((a,b),axis=0)    # 4 elements in 0th dimension 

在第二个例子中：

a=numpy.array([1,2,3])               # 3 elements in 0th dimension
b=numpy.array([4,5,6])               # 3 elements in 0th dimension     
c=numpy.concatenate((a,b),axis=0)    # 6 elements in 0th dimension

编辑：

请注意，在第二个示例中，您只有一维数组。

In [35]: a=numpy.array([1,2,3])

In [36]: a.shape
Out[36]: (3,)

如果数组的形状为(1,3)，您将得到预期的结果：

In [43]: a2=numpy.array([[1,2,3]])

In [44]: b2=numpy.array([[4,5,6]])

In [45]: numpy.concatenate((a2,b2), axis=0)
Out[45]: 
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])