ValueError: 所有输入数组必须具有相同的维数。堆叠向量答案

【问题标题】：ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions . Stacking vectorsValueError: 所有输入数组必须具有相同的维数。堆叠向量
【发布时间】：2018-05-18 01:57:30
【问题描述】：

我有三个要附加的数组。这是我的向量示例：

V1=array([ 0.03317591, -0.01624349, -0.01151019])
V2=array([[ 0.06865846, -0.00223798],
       [-0.02872752, -0.00369226],
       [-0.02063454, -0.00231726]])
V3=
array([[ 0.01160267,  0.12610824, -0.01634712,  0.01217519],
       [-0.00727594, -0.0501376 , -0.01641992,  0.00933081],
       [-0.05305551,  0.01195211,  0.04031831, -0.04476306]])

为了附加三个向量并获得一个向量，我做了以下操作：

new_v=np.hstack((V1,V2,V3))

我收到以下错误：

ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions

但是：

 V2_V3=np.hstack((V2,V3))

有效，它返回：

array([[ 0.06865846, -0.00223798,  0.01160267,  0.12610824, -0.01634712,
         0.01217519],
       [-0.02872752, -0.00369226, -0.00727594, -0.0501376 , -0.01641992,
         0.00933081],
       [-0.02063454, -0.00231726, -0.05305551,  0.01195211,  0.04031831,
        -0.04476306]])

我想得到的是以下内容：

array([[0.03317591, 0.06865846, -0.00223798,  0.01160267,  0.12610824, -0.01634712,
         0.01217519],
       [-0.01624349, -0.02872752, -0.00369226, -0.00727594, -0.0501376 , -0.01641992,
         0.00933081],
       [-0.01151019, -0.02063454, -0.00231726, -0.05305551,  0.01195211,  0.04031831,
        -0.04476306]])

V1 有什么问题？

【问题讨论】：

标签： python numpy stack append

【解决方案1】：

要使用np.hstack，我们需要将V1 转换为2D，使得三个输入数组沿第一轴的长度相同 -

np.hstack((V1[:,None],V2,V3))

作为替代方案，我们可以使用np.column_stack 或np.concatenate 沿第二个轴在2D 转换为V1 以及其他人或np.c_ -

np.column_stack((V1,V2,V3))
np.concatenate([V1[:,None],V2,V3],axis=1)
np.c_[V1,V2,V3]

【讨论】：

【解决方案2】：

V1 没有什么问题，只是它是一维的，而 V2 和 V3 是二维的。根据docs for hstack，除了第二个轴之外，所有输入数组都必须具有相同的形状。您的代码中的 V1 没有第二个轴。

在调用 hstack 期间，您可以轻松地向 V1 添加一个空的第二个轴，如下所示：

new_v = hstack((V1[:, None], V2, V3))

这应该会达到您想要的输出。

注意：V1[:, None] 位是 NumPy 可用于向数组添加空维度的三种方法之一。另外两个是V1[:, np.newaxis] 和函数版本np.expand_dims(V1, axis=1)。

您可以在该行代码中使用其中任何一个来代替V1[:, None]，它会起作用。查看docs for numpy.expand_dims 了解更多关于向数组添加维度的信息。

【讨论】：