第一维中的numpy堆栈？

Question

我有两个形状为 (3,8) 的 np.array，我怎样才能把它变成 (2,3,8) 我尝试使用 np.concatenate 但它只给了我

Traceback（最近一次调用最后一次）：文件“”，第 1 行，in 文件“array_function internals>”，第 6 行，在 连接类型错误：只能将整数标量数组转换为 标量索引

错误。 我的 a1 数组：

array([[0.08, 0.3, 0.51, 0.37, 0.02, 0.52, 0.05, 0.08], [0.77, 0.01, 0.08, 0.67, 0.01, 0.02, 0.17, 0.77], [0.3 , 0. , 0.07, 0.17, 0.11, 0.04, 0.05, 0.34]], dtype=float32)

我的 a2 数组：

array([[0.08, 0.3, 0.51, 0.37, 0.02, 0.52, 0.05, 0.08], [0.77, 0.01, 0.08, 0.67, 0.01, 0.02, 0.17, 0.77], [0.3 , 0. , 0.07, 0.17, 0.11, 0.04, 0.05, 0.34]], dtype=float32)

Answer 1

尝试做：

a1 = a1.reshape((1,3,8))
a2 = a2.reshape((1,3,8))
np.concatenate((a1,a2))

或

array = np.concatenate((a1.reshape((1,3,8)),a2.reshape((1,3,8))))

根据错误消息，您还可能忘记在 np.concatenate() 中的数组周围包含括号。

Answer 2

尝试以下简单的方法来堆叠你的数组：

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[0.08, 0.3 , 0.51, 0.37, 0.02, 0.52, 0.05, 0.08], [0.77, 0.01, 0.08, 0.67, 0.01, 0.02, 0.17, 0.77], [0.3 , 0. , 0.07, 0.17, 0.11, 0.04, 0.05, 0.34]])
>>> a.shape
(3, 8)
>>> b = np.array([[0.08, 0.3 , 0.51, 0.37, 0.02, 0.52, 0.05, 0.08], [0.77, 0.01, 0.08, 0.67, 0.01, 0.02, 0.17, 0.77], [0.3 , 0. , 0.07, 0.17, 0.11, 0.04, 0.05, 0.34]])
>>> b.shape
(3, 8)
>>> c = np.array([a, b])
>>> c.shape
(2, 3, 8)
>>> 

Answer 3

虽然np.concatenate 需要在@Tim Crammond's answer 中创建的现有维度，但np.stack 将为您创建轴：

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

这大致相当于@Sophie Roseinsta's suggestion直接使用np.array。