Numpy 水平连接失败答案

【问题标题】：Numpy horizontal concat with failureNumpy 水平连接失败
【发布时间】：2017-03-13 08:40:40
【问题描述】：

我想连接两个形状为(100,3) and (100,7) 的numpy 数组以获得(100,10) 矩阵。

我尝试过使用hstack, concatenate，但只收到ValueError: all the int arrays must have same number of dimensions

在像下面这样的虚拟示例中，它可以工作...

x=np.arange(30).reshape(10,3)
y=np.arange(20).reshape(10,2)
np.concatenate((x,y), axis=1)

更新 1：

我使用 sklearn 的预处理模块（RobustScaler 和 OneHotEncoder）创建了前两个指标。

更新 2：

当使用 scipy.sparse.hstack 时它可以工作，但是为什么

【问题讨论】：

您能否用有关原始阵列的更多信息更新您的问题？
与 hstack 一起使用：np.hstack([x, y])。你确定x和y的形状兼容吗？
@kennytm，我有 print(x.shape, y.shape) 给出 (100,3) (100,7) 错误消息“所有输入...” - 回溯从堆栈返回 _nx.concatenate(arrs,1)
@Roby _nx 是什么？ arrs 是什么？ np.concatenate((x, y), axis=1) 也适合我。
@kennytm 那是 numpy/core/shape_base.py 的回溯——当使用辣味.sparse.hstack 时它可以工作——但为什么？

【解决方案1】：

稀疏 hstack 加入 coo 属性并从中构建一个新的 coo 稀疏矩阵。 numpy hstack 对不同的稀疏结构一无所知。为了进一步解释这一点，我必须解释稀疏构造，并引用各自的函数。

【讨论】：

【解决方案2】：

如果你想垂直连接它axis必须等于0。这在the doc for concatenate中有解释。

在这个链接中我们有这个例子：

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])

b = np.array([[5, 6]])

np.concatenate((a, b), axis=0)

array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6]])

np.concatenate((a, b.T), axis=1)

array([[1, 2, 5],
       [3, 4, 6]])

【讨论】：

【解决方案3】：

这对我来说非常好：

import numpy as np

x=np.arange(100 * 3).reshape(100,3)
y=np.arange(100 * 7).reshape(100,7)
np.hstack((x,y)).shape  # (100, 10)

【讨论】：