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でIは、2つの配列A
とB
、2つの多次元配列を連結numpyの
>> np.shape(A)
>> (7, 6, 2)
>> np.shape(B)
>> (6,2)
は今、私はnp.concatenate()
A
を
A[8] = B
と(8,6,2)
に拡張されるように二つの配列を連結するました
>> np.concatenate((A,B),axis = 0)
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-40-d614e94cfc50> in <module>()
----> 1 np.concatenate((A,B),axis = 0)
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions
およびnp.vstack()
>> np.vstack((A,B))
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-41-7c091695f277> in <module>()
----> 1 np.vstack((A,B))
//anaconda/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/shape_base.pyc in vstack(tup)
228
229 """
--> 230 return _nx.concatenate([atleast_2d(_m) for _m in tup], 0)
231
232 def hstack(tup):
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions
います[この](http://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.1/reference/generated/numpy。 expand_dims.html)を連結の前に挿入します。 – sascha
ありがとう、それは最初に 'expand_dims'と' np.concatanate'を使って動作しました。 btwより表現力の高い 'np.vstack'を使用してからconcatを使用するとどういう意味ですか? –
あなたはnp.vstackも試しているのを見たことはありませんでした。この場合、私はvstackを好むでしょう。なぜなら、それはparamsを必要とせず、何が起こっているのかを即座に見ることができるからです。このexpand_dimsを大量に行う必要がある場合は、ドキュメントに記載されているnewaxis-approach(Bに索引付けするだけです)を試すこともできます。少し短くなっています。 – sascha