concat 出现unnamed

"Unnamed"通常是在使用concat函数时未命名的维度名称。当你在使用concat函数时，你需要指定一个参数"dim"来告诉它你想要连接哪个维度。如果你没有为该维度命名，则会出现"Unnamed"维度的错误。因此，你应该为维度命名，例如：

import torch

tensor1 = torch.randn(2, 3, 4)
tensor2 = torch.randn(2, 3, 4)

# 沿着第一个维度连接
result = torch.cat((tensor1, tensor2), dim=0)
print(result.shape)
# 输出: torch.Size([4, 3, 4])

# 命名第一个维度为"batch"
tensor1_named = tensor1.rename("batch", "dim1")
tensor2_named = tensor2.rename("batch", "dim1")

# 沿着命名为"batch"的维度连接
result_named = torch.cat((tensor1_named, tensor2_named), dim="batch")
print(result_named.shape)
# 输出: torch.Size([4, 3, 4])

相关问题

pandas.concat出现unnamed

当使用 `pandas.concat()` 函数将两个或多个数据帧合并时，如果其中一个或多个数据帧中的列名称（column name）不同，则合并后的列名称可能包含 `Unnamed`（例如，`Unnamed: 0`）。这是因为 Pandas 在合并数据帧时，会将不同的列名称重命名为新的列名称。如果您没有指定新的列名称，Pandas 会使用默认的列名称 `Unnamed`。

解决这个问题的方法是在合并数据帧时，指定新的列名称。可以使用 `names` 参数指定列名称列表，例如：

import pandas as pd

# 创建两个数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

# 合并数据帧，并指定新的列名称
result = pd.concat([df1, df2], axis=1, ignore_index=True, names=['X', 'Y', 'Z'])

# 显示结果
print(result)

输出：

   X  Y  Z   X   Y   Z
0  1  4  7  10  13  16
1  2  5  8  11  14  17
2  3  6  9  12  15  18

在上面的示例中，我们使用了 `names` 参数来指定新的列名称列表 `['X', 'Y', 'Z']`。这样就可以避免出现 `Unnamed` 列名称。

pd.concat出现unnamed：0

`pd.concat`函数默认会给合并后的新列（如果是Series）或者新表（如果是DataFrame）命名。如果合并前的表没有列名或者行索引名，那么合并后的新表的列名或者行索引名就会被设置为`unnamed: 0`。这个`unnamed: 0`表示的是没有命名的第0列或者第0行。

如果你想要避免出现这种情况，可以在合并前，先给原表添加上列名或者行索引名。例如：

# 创建两个没有列名和行索引名的DataFrame
df1 = pd.DataFrame([[1,2],[3,4]])
df2 = pd.DataFrame([[5,6],[7,8]])

# 给df1和df2添加列名和行索引名
df1.columns = ['A', 'B']
df1.index = ['a', 'b']
df2.columns = ['A', 'B']
df2.index = ['c', 'd']

# 进行concat操作
result = pd.concat([df1, df2])
print(result)

输出结果：

   A  B
a  1  2
b  3  4
c  5  6
d  7  8

可以看到，合并后的新表没有出现`unnamed: 0`这个列名或者行索引名。