Numpy配列を追加して形状を修正する

Question

正しい形状を維持しながら、私のx_配列をxに追加するのが非常に苦労しています。私はvstackを試しましたが、それは私にエラーを与えました。 axis=0はそうでないようなことはしていないようです。次元（:,len(x_)）の配列が必要です。

array([3, 0, 2, 1, 0], dtype=int32) 

Iが試み：

ポストの終わりにコードは、アレイに次の形状のX_与える：

x_ = np.append(x_,np.array([5,4,6,7,8]), axis = 0) 

をしかし与える：編集

array([3, 0, 2, 1, 0, 5, 4, 6, 7, 8]) 

しかし、私はしたいです：

array([[3, 0, 2, 1, 0], 
     [5, 4, 6, 7, 8]]) 

私は（X、X_）vstackしようとしたが、得た：

x = np.vstack(x, x_) 

TypeError: vstack() takes 1 positional argument but 2 were given 

を。

for k in range(2,9): 
    temp_ = (2*k)+1 
    x = np.zeros(shape=(1,temp_)) 
    y = [] 
    for i in range(k, len(number_list)-k-1): 
     newk = k 
     x_ = [] 
     while newk >= -k: 
      x_.append(name[i-newk]) 
      newk-=1 
     le = preprocessing.LabelEncoder() 
     le.fit(x_) 
     x_ = le.transform(x_) 
     x = np.append(x, x_ , axis=0) 
     y.append(residue_area[i]) 

Answer 1

しかし、もしあなたがnp.vstackを使用することができます。

>>> import numpy as np 
>>> x_ = np.array([3, 0, 2, 1, 0]) 
>>> x_ = np.vstack([x_, np.array([5, 4, 6, 7, 8])]) 
>>> x_ 
array([[3, 0, 2, 1, 0], 
     [5, 4, 6, 7, 8]]) 

しかし、（それは本当に非効率的だから）、一般的には、定期的に配列を追加したり、スタックする悪い考えです。多くの場合、それは最終的な形状の配列を作成し、それに挿入すると良いでしょう：

>>> x_ = np.empty((2, 5), dtype=int) 
>>> x_[0] = [3, 0, 2, 1, 0] 
>>> x_[1] = [5, 4, 6, 7, 8] 
>>> x_ 
array([[3, 0, 2, 1, 0], 
     [5, 4, 6, 7, 8]]) 

Answer 2

np.appendを廃止しなければなりません。それはあまりにも多くの初心者の考えをひずませる。

np.concatenateおよびすべてのnp.?stackは、最初の引数としてリストをとります。唯一の引数はaxisキーワードです。 np.appendは、そのリストを2つの引数に置き換えることでその慣習を変更します。それはその後、調整され、リストに入れられ、連結を呼び出します。ソースコードを読んでいない限り、最初にディメンションを変更する方法がわからない場合があります。

対話型セッションを引き上げ、np.concatenateで再生すると、ディメンションの一致方法がわかるようになります。次に、この問題を再確認します。

編集：concatenate代わりconcatenante