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python - numpy 数组连接错误 : 0-d arrays can't be concatenated

coder 2023-08-14 原文

我正在尝试连接两个 numpy 数组，但出现此错误。有人可以告诉我这实际上意味着什么吗？

    Import numpy as np
    allValues = np.arange(-1, 1, 0.5)
    tmp = np.concatenate(allValues, np.array([30], float))

然后我得到了

ValueError: 0-d arrays can't be concatenated

如果我这样做

    tmp = np.concatenate(allValues, np.array([50], float))

没有错误消息，但 tmp 变量也没有反射(reflect)串联。

最佳答案

您需要将要连接的数组放入参数中的序列(通常是元组或列表)。

tmp = np.concatenate((allValues, np.array([30], float)))
tmp = np.concatenate([allValues, np.array([30], float)])

检查 documentation对于 np.concatenate。请注意，第一个参数是数组的序列(例如列表、元组)。它不会将它们作为单独的参数。

据我所知，这个 API 被所有 numpy 的连接函数共享:concatenate , hstack , vstack , dstack , 和 column_stack都采用一个主要参数，该参数应该是一些数组序列。

您收到该特定错误的原因是数组也是序列。但这意味着 concatenate 将 allValues 解释为要连接的数组序列。但是，allValues 的每个元素都是 float 而不是数组，因此被解释为零维数组。如错误所述，这些“数组”无法连接。

第二个参数作为 concatenate 的第二个(可选)参数，它是连接的轴。这只有效，因为第二个参数中有一个元素，可以转换为整数，因此是一个有效值。如果你在第二个参数中放置了一个包含更多元素的数组，你会得到一个不同的错误:

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

# TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python scalars

关于python - numpy 数组连接错误 : 0-d arrays can't be concatenated，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/25453173/

concatenatedpythoncodenumpyconcatenatearraysconcatenation

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