连接两个numpy数组时的`TypeError：无效类型提升`答案

【问题标题】：`TypeError: invalid type promotion` when concatenating two numpy arrays连接两个numpy数组时的`TypeError：无效类型提升`
【发布时间】：2021-01-14 19:24:45
【问题描述】：

我想我对 NumPy 还不是很熟悉。我有一个问题，我想创建类似矩阵的东西。为此，我使用np.datetime64 创建我的时间向量，它工作得很好。我得到一个形状为(300001,), dtype('<M8[us]') 的数组。所以我想将它与我的另一个形状为(300001, 12), dtype('float64') 的矩阵连接起来。我想主要问题是 dtype 因为如果我尝试连接我会在标题中得到错误。要连接我使用以下内容：

com_interpolated_matrix = np.concatenate((time_vector, interpolated_matrix), axis=1)

我该如何解决这个问题？

【问题讨论】：

数组是同构的。它们不能包含两种不同的数据类型。听起来 Pandas 会更符合您的需求？
您希望制作什么dtype 和shape？
我希望得到形状 (300001, 13)。只要有效，dtype 并不重要
@alkasm 实际上解决了我的问题。非常感谢我切换到熊猫。

标签： python python-3.x numpy matrix

【解决方案1】：

你可以使用 numpy.column_stack:

np.column_stack((array1,array2))

【讨论】：

这将如何帮助解决此错误？ column_stack 将纠正他的形状不匹配，但不处理 dtype 错误。