python合并不同维度的数组

在 Python 中，可以使用 NumPy 库中的 concatenate 函数来合并不同维度的数组。以下是一个示例代码，可以通过该代码来合并两个不同维度的数组：

import numpy as np

# 创建一个二维数组
arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 创建一个一维数组
arr2 = np.array([5, 6])

# 将 arr2 添加到 arr1 的第一维末尾
result = np.concatenate((arr1, np.expand_dims(arr2, axis=0)), axis=0)

print(result)

在上述代码中，首先创建一个二维数组 arr1 和一个一维数组 arr2。然后，使用 concatenate 函数将 arr2 添加到 arr1 的第一维末尾，并将结果保存在变量 result 中。在调用 concatenate 函数时，需要将 arr2 使用 np.expand_dims 函数扩展为一个二维数组，这样才能与 arr1 进行合并。最终输出合并后的结果。

需要注意的是，使用 concatenate 函数合并数组时，需要保证除合并维度外的其他维度的大小相同，否则会出现 ValueError 错误。此外，还可以使用 vstack 函数和 hstack 函数来分别对两个数组进行垂直方向和水平方向的合并。

相关问题

python同维度数组合并

在Python中，你可以使用NumPy库来合并同维度的数组。NumPy提供了一个函数`numpy.concatenate()`来完成这个任务。

下面是一个例子，展示了如何合并两个同维度的数组：

import numpy as np

# 创建两个同维度的数组
arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
arr2 = np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]])

# 使用concatenate函数进行合并
result = np.concatenate((arr1, arr2), axis=0) # 在axis=0轴方向上进行合并
print(result)

输出结果：

[[ 1  2  3]
 [ 4  5  6]
 [ 7  8  9]
 [10 11 12]]

在上面的例子中，我们将`arr1`和`arr2`沿着轴0进行合并，得到了一个新的数组`result`。你可以根据需要选择合并的轴。

python中的array数组怎么在一个维度上合并

在Python中，你可以使用`numpy`库中的`concatenate`函数来在一个维度上合并数组。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建两个一维数组
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])

# 在第一个维度上合并数组
merged_arr = np.concatenate((arr1, arr2))

print(merged_arr)

输出结果为：

[1 2 3 4 5 6]

在这个例子中，我们使用`concatenate`函数将`arr1`和`arr2`在第一个维度上合并，得到了一个新的数组`merged_arr`。