如何将单列 numpy 数组与四列 numpy 数组连接起来？答案

【问题标题】：how do I concatenate a single column numpy array with a four column numpy array?如何将单列 numpy 数组与四列 numpy 数组连接起来？
【发布时间】：2015-03-02 17:28:48
【问题描述】：

我有一个 numpy 数组，它是一个列向量。我有另一个 numpy 数组，它是 4 个与单列向量长度相同的列向量。如何制作 [x,5] 的组合数组？

【问题讨论】：

'列向量'？什么形状？ (x,) 还是 (x,1)？
(x,) 是形状。 @MarkDickinson 下面的 cmets 虽然回答了我的问题。我希望我有声誉投票给答案。
那么从技术上讲，它不是“列向量”。它只是一个向量或一维数组。连接数组时，区别很重要。
@hpaulj 好的，所以在 matlab 中区别很重要，因为 matlab 在列而不是行中存储和操作数据。区别在 numpy 中很重要，因为 ?
在 MATLAB 中，1:5 是一个行向量 (1,5)，它的转置 (1:5).' 是一个列。如果y 是(5,4)，[y, x.'] 会进行连接。 numpy 提供了第三种可能性，(5,)。 np.array(range(1,6),ndmin=2).T 生成等价的列向量。

标签： arrays numpy concatenation

【解决方案1】：

使用numpy.hstack，您可以水平堆叠矢量（当矢量由于某些原因已经以列形给出时）

import numpy

a = numpy.arange(12).reshape(3,4)
#[[ 0  1  2  3]
# [ 4  5  6  7]
# [ 8  9 10 11]]

b = numpy.arange(3).reshape(3,1)
#[[0]
# [1]
# [2]]

numpy.hstack((a,b))
#[[ 0  1  2  3  0]
# [ 4  5  6  7  1]
# [ 8  9 10 11  2]]

编辑：否则numpy.stack_column 更适合将一维数组添加到二维数组，因为正如 Mark 所指出的，不需要重新整形，谢谢！

【讨论】：

numpy.column_stack 也可以，并且无需重新整形列向量。
非常感谢两位的回答。我发现 hstack 有效，但我来自 matlab 背景，并认为他们也可以简单地做到这一点。
@Mark：确实是一个非常有用的命令……不知道这个:)
hstack、vstack 和 column_stack 等函数在连接之前使用了某种形式的整形。 column_stack 使用 np.array(..., ndmin=2).T。
与 MATLAB 的关键区别 - 矩阵是 2d（或更多）。一个 numpy 数组可能是 1d 甚至 0d。