如何将 1d numpy 数组附加到 2d numpy 数组 python答案

【问题标题】：how to append a 1d numpy array to a 2d numpy array python如何将 1d numpy 数组附加到 2d numpy 数组 python
【发布时间】：2021-10-12 13:27:51
【问题描述】：

我想在数组[[1, 1, 1], [2, 2, 2]]上追加一个数组[3, 3, 3]，这样就变成了[[1, 1, 1] , [2, 2, 2], [3, 3, 3]]

这是我的代码：

import numpy as np
arr1 = np.array([[1, 1, 1], 
                 [2, 2, 2]])

arr2 = np.append(arr1, [3, 3, 3])

print (arr2)

而不是打印[[1, 1, 1], [2, 2, 2], [3, 3, 3]]，

它打印[1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3]。

我对 numpy 很陌生，我不明白为什么 2d 数组突然变成 1d。

【问题讨论】：

您回去阅读np.append 文档了吗？它解释了扁平化。
是的，它说你必须使用参数 ``axis=0``` 。我尝试这样做：arr2 = np.append(arr1, [3, 3, 3], axis=0)，它给了我错误：all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension(s) and the array at index 1 has 1 dimension(s)
np.append 基本上是调用np.concatenate 的另一种方式，正如对错误的回溯所示。一个数组是 (2,3) 形状，另一个是 (3,)。第二个应该是 (1,3) 形状来连接。 vstack 是 concatenate 的替代用户，负责处理该细节。

标签： python numpy append

【解决方案1】：

您可以使用有用的numpy 的标准方法vstack。

这是我的代码。

初始化二维 numpy 数组

initial_array = np.array([
    [1, 1, 1], 
    [2, 2, 2]
])

定义要附加到初始数组的数组

new_array = np.array([3, 3, 3])

将新数组作为行附加到初始数组

result = np.vstack((initial_array, new_array))

这是结果

print(result)
array([[1, 1, 1],
       [2, 2, 2],
       [3, 3, 3]])

您可以在here阅读更多详细信息。

希望这个答案对您有所帮助。谢谢。

【讨论】：

【解决方案2】：

import numpy as np
arr1 = np.array([[1, 1, 1], 
                 [2, 2, 2]])

arr2 = np.append(arr1, [[3, 3, 3]], axis=0)

print (arr2)

输出：

[[1 1 1]                                                                                                                                                                                                        
 [2 2 2]                                                                                                                                                                                                        
 [3 3 3]]

【讨论】：

【解决方案3】：

使用numpy.vstack:

arr2 = np.vstack((arr1, [3,3,3]))
>>> arr2
[[1 1 1]
 [2 2 2]
 [3 3 3]]

【讨论】：