numable преобразовать вектор строки в вектор столбца
matrix1 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) vector1 = matrix1[:,0] # this should have shape (2,1) but actually has (2,) matrix2 = np.array([[2,3],[5,6]]) np.hstack((vector1, matrix2)) ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions Проблема в том, что, когда я выбираю первый столбец матрицы1 и помещаю его в vector1, он преобразуется в вектор строки, поэтому, когда я пытаюсь объединить матрицу2, я получаю ошибку измерения. Я мог бы это сделать.
np.hstack((vector1.reshape(matrix2.shape[0],1), matrix2))
Но это выглядит слишком уродливо для меня делать каждый раз, когда мне приходится конкатенировать матрицу и вектор. Есть ли более простой способ сделать это?
- Rendering Plaintext как HTML, поддерживающий пробел - без <pre>
- Как написать объявление XML с помощью xml.etree.ElementTree
- Алгоритм Хопкрофта-Карпа в Python
- Как выявить проклятия ALT + комбинации клавиш в python
- Анализ и создание файлов Microsoft Office 2007 (.docx, .xlsx, .pptx)
- Как работает длительный опрос в «Торнадо»?
2 Solutions collect form web for “numable преобразовать вектор строки в вектор столбца”
Более простой способ
vector1 = matrix1[:,0:1]
По этой причине позвольте мне направить вас к другому моему ответу :
Когда вы пишете что-то вроде
a[4], это доступ к пятому элементу массива, не давая вам взглянуть на какой-либо раздел исходного массива. Так, например, если a – массив чисел, тогдаa[4]будет просто числом. Еслиa– это двумерный массив, то есть эффективно массив массивов, тоa[4]будет одномерным массивом. В принципе, операция доступа к элементу массива возвращает что-то с размерностью на один меньше, чем исходный массив.
Вот еще три варианта:
-
Вы можете немного убрать свое решение, позволяя неявно задавать размер строки вектора:
np.hstack((vector1.reshape(-1, 1), matrix2)) -
Вы можете индексировать с помощью
np.newaxis(или, что эквивалентно,None), чтобы вставить новую ось размера 1:np.hstack((vector1[:, np.newaxis], matrix2)) np.hstack((vector1[:, None], matrix2)) -
Вы можете использовать
np.matrix, для которого индексирование столбца с целым числом всегда возвращает вектор столбца:matrix1 = np.matrix([[1, 2, 3],[4, 5, 6]]) vector1 = matrix1[:, 0] matrix2 = np.matrix([[2, 3], [5, 6]]) np.hstack((vector1, matrix2))