如何在python中附加多个矩阵答案

【问题标题】：How to append multiple matrices in python如何在python中附加多个矩阵
【发布时间】：2021-04-01 11:35:09
【问题描述】：

我已阅读以下相关讨论 What's the simplest way to extend a numpy array in 2 dimensions?

但是，如果我想扩展多个矩阵，例如

A = np.matrix([[1,2],[3,4]])
B = np.matrix([[3,4],[5,6]])
C = np.matrix([[7,8],[5,6]])
F = np.append(A,[[B]],0)

然而，蟒蛇说

ValueError: 所有输入数组的维数必须相同，但索引 0 处的数组有 2 维，索引 1 处的数组有 4 维

我想将 B 放在矩阵 A 的“下方”，并将 C 放在矩阵 B 的“下方”。
所以，F 应该是一个 6X2 矩阵。

如何做到这一点？谢谢！

【问题讨论】：

因为你所有的数组都有相同的形状，你可以简单地np.concatenate([A,B,C], axis=0)。我反对在您的链接答案中使用np.append，并将再次这样做。
np.array([[B]])的形状是什么？

标签： python numpy matrix append

【解决方案1】：

我相信 np.concatenate 应该可以解决问题

    A = np.matrix([[1,2],[3,4]])
    B = np.matrix([[3,4],[5,6]])
    C = np.matrix([[7,8],[5,6]])
    ABC = np.concatenate([A,B,C],axis = 0) # axis 0 stacks it one above the other
    
    print("Shape : ",ABC.shape)
    print(ABC)

输出：

    Shape : (6, 2)
    matrix(
    [[1, 2],
    [3, 4],
    [3, 4],
    [5, 6],
    [7, 8],
    [5, 6]])

【讨论】：

但是为什么两个concatenate？使用[A,B,C] 做一件事效率更高。

【解决方案2】：

尝试使用 numpy.concatenate (https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.concatenate.html)：

A = np.matrix([[1,2],[3,4]])
B = np.matrix([[3,4],[5,6]])
C = np.matrix([[7,8],[5,6]])
# F = np.append(A,[[B]],0)
F = np.concatenate((A, B, C), axis=1)

将轴参数更改为 0 以“垂直”组合矩阵：

print(np.concatenate((A, B, C), axis=1))

[[1 2 3 4 7 8]
[3 4 5 6 5 6]]

print(np.concatenate((A, B, C), axis=0))

[[1 2]
[3 4]
[3 4]
[5 6]
[7 8]
[5 6]]

【讨论】：