numpy 连接行向量答案

【问题标题】：numpy concatenate row vectornumpy 连接行向量
【发布时间】：2016-06-06 13:06:23
【问题描述】：

我需要用 concatenate 将 2 行向量连接成一个大行向量，在我的 numpy 1.9.1 代码中，我有类似的东西：

print ("new_vector is ",repr(new_vector))
print ("np.zeros((self.N_corr))",repr(np.zeros((self.N_corr))) )
print ("np.concatenate((new_vector,np.zeros((self.N_corr))),axis=1) is ",
        np.concatenate((new_vector,np.zeros((self.N_corr))),axis=1) )

G_3_new_line=np.concatenate((new_vector,np.zeros((self.N_corr))),axis=1)

那么一切都是正确的：

('new_vector is ', 'array([ 0.        ,  0.        ,  0.        , -0.01262626,  0.00757576,\n        0.03030303, -0.01515152,  0.        ,  0.03030303, -0.01515152,\n        0.00757576,  0.03030303,  0.01515152,  0.03030303, -0.0145202 ,\n       -0.01515152,  0.00757576,  0.03030303, -0.01515152,  0.        ,\n        0.03030303, -0.0145202 ,  0.00694444,  0.0290404 , -0.21528928])')
('np.zeros((self.N_corr))', 'array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,\n        0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.])')
('np.concatenate((new_vector,np.zeros((self.N_corr))),axis=1) is ', array([ 0.        ,  0.        ,  0.        , -0.01262626,  0.00757576,
        0.03030303, -0.01515152,  0.        ,  0.03030303, -0.01515152,
        0.00757576,  0.03030303,  0.01515152,  0.03030303, -0.0145202 ,
       -0.01515152,  0.00757576,  0.03030303, -0.01515152,  0.        ,
        0.03030303, -0.0145202 ,  0.00694444,  0.0290404 , -0.21528928,
        0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ,
        0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ,
        0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ,
        0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ,
        0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ]))

但是我的同事在尝试运行相同的脚本时出现错误：

      ('new_vector is ', 'array([ 0.        ,  0.        ,  0.        , -0.01262626,  0.00757576,\n        0.03030303, -0.01515152,  0.        ,  0.03030303, -0.01515152,\n        0.00757576,  0.03030303,  0.01515152,  0.03030303, -0.0145202 ,\n       -0.01515152,  0.00757576,  0.03030303, -0.01515152,  0.        ,\n        0.03030303, -0.0145202 ,  0.00694444,  0.0290404 , -0.21528928])')
('np.zeros((self.N_corr))', 'array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,\n        0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.])')
File "/Users/AAA/repos/my_stuff/fluorinated_rocksalts/cluster_expansion/Co/test_BBB/eci_fit.py", line 415, in _calc_ecis
        ,np.concatenate((new_vector,np.zeros((self.N_corr))),axis=1))
IndexError: axis 1 out of bounds [0, 1)

他正在使用 numpy 1.11 运行...但这是一个 numpy 问题，一个版本有效，另一个版本无效？谢谢。

【问题讨论】：

标签： numpy concatenation

【解决方案1】：

似乎当您的同事运行代码new_vector 或np.zeros((self.N_corr)) 时，维度(n,) 表示一维。为了将axis=1 与np.concatenate 一起使用，所有连接的数组都必须具有第二维。所以代码可能相同，但向量的设置不同。您可以通过多种方式添加维度。最简单的就是

new_vector[:, None]

我不能假设更多。希望这会有所帮助。

【讨论】：

【解决方案2】：

在我的系统（'1.11.0'）上，我得到了同样的错误：

In [47]: np.concatenate((np.arange(3),np.zeros((3))),axis=1)
---------------------------------------------------------------------------
IndexError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-47-2b11cbfcb685> in <module>()
----> 1 np.concatenate((np.arange(3),np.zeros((3))),axis=1)

IndexError: axis 1 out of bounds [0, 1)

令我惊讶的是，您在旧版本上没有遇到同样的错误。可能添加了一些我不知道的错误检查。但我的理解是，这种串联一直是错误的。一维数组只有一个轴，0。

====================

我在 numpy github 上发现了一个已关闭的 issue 和 pull request：

BUG: allow any axis for np.concatenate for 1D #440

当数组为 1d 时，旧版本的 numpy 忽略了轴参数。从 1.7 开始，他们开始发布

这会为轴号 != 0 引发 FutureWarning，但允许它们，因为向后兼容。

但是警告通常只在会话中第一次出现时出现，并且可以关闭。显然，在 1.11 中，此问题会引发错误，而不仅仅是警告。

【讨论】：