同じ行であるが異なる列を持つ配列のナンシー連結

Question

同じ行で異なる列を含む配列のリストがあります。 配列の形状を印刷して、同じ行があることを確認しました。

print ("Type x_test : actual",type(x_dump),x_dump.shape, type(actual), actual.shape, pred.shape) 
cmp = np.concatenate([x_test,actual,pred],axis = 1) 

('Type x_test : actual', <type 'numpy.ndarray'>, (2420L, 4719L), <type 'numpy.ndarray'>, (2420L,), (2420L,)) 

これは私にエラーを与える：

ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions 

私は、以下のコマンドを使用して、このエラーを再現してみました：

x.shape,x1.shape,x2.shape 
Out[772]: ((3L, 1L), (3L, 4L), (3L, 1L)) 

np.concatenate([x,x1,x2],axis=1) 
Out[764]: 
array([[ 0, 0, 1, 2, 3, 0], 
     [ 1, 4, 5, 6, 7, 1], 
     [ 2, 8, 9, 10, 11, 2]]) 

は、私がここに任意のエラーを取得いけません。誰も同様の問題に直面していますか？

編集1：この質問を書いた直後に、私は寸法が異なることを理解しました。 @Gearth Rees：numpy配列（R、1）と（R、）の違いを美しく説明していますhere。

# Reshape and concatenate 
actual = actual.reshape(len(actual),1) 
pred = pred.reshape(len(pred),1) 

EDIT 2：Difference between numpy.array shape (R, 1) and (R,)の重複としてこの回答を閉じるためにマーキングを使用して固定

。

Answer 1

EDIT

これを掲示した後、OPはエラーを考え出しました。これは、形状（R、1）対（R）のコンストラクトを見る必要がなければ、無視することができます。いずれにせよ、それはダウン有権者に練習スペースを与えるでしょう。

オリジナル

あなたの形状が与えられた場合、答えは正しいです。

a = np.arange(3).reshape(3,1) 

b = np.arange(12).reshape(3,4) 

c = np.arange(3).reshape(3,1) 

np.concatenate([a, b, c], axis=1) 
Out[4]: 
array([[ 0, 0, 1, 2, 3, 0], 
     [ 1, 4, 5, 6, 7, 1], 
     [ 2, 8, 9, 10, 11, 2]]) 

a 
Out[5]: 
array([[0], 
     [1], 
     [2]]) 

b 
Out[6]: 
array([[ 0, 1, 2, 3], 
     [ 4, 5, 6, 7], 
     [ 8, 9, 10, 11]]) 

c 
Out[7]: 
array([[0], 
     [1], 
     [2]])