X_train = np.append(arr = np.ones(40, 1), values = X_train, axis = 1)，错误在哪

根据你提供的代码，我猜测你想要将一个由 40 行数据和 1 列数据组成的全为 1 的矩阵与 X_train 水平拼接。然而，你的代码中出现了一些错误。

首先，np.ones() 函数的参数应该是一个表示矩阵形状的元组，而不是两个参数。因此，你可以将 40 和 1 包装在一个元组中，如下所示：

np.ones((40, 1))

其次，np.append() 函数的参数 values 应该是一个数组，而不是一个矩阵。因此，你需要将 np.ones() 返回的矩阵转换为数组，如下所示：

np.ones((40, 1)).astype(int)

最后，你在 np.append() 函数的参数列表中使用了 axis = 1，这表示你想要水平拼接两个数组。因此，你需要将 X_train 和 np.ones((40, 1)).astype(int) 作为参数传递给 np.append() 函数，如下所示：

X_train = np.append(X_train, np.ones((40, 1)).astype(int), axis = 1)

这应该能够正确地实现你想要的功能。

相关问题

这行代码为何错误X_train = np.append(arr = np.ones((40, 1)).astype(int), values = X_train, axis = 1)

这行代码错误的原因是在 `np.append()` 函数的第一个参数 `arr` 中，没有使用正确的括号将 `np.ones((40, 1)).astype(int)` 包含起来。应该将其修改为：

X_train = np.append(arr=np.ones((40, 1)).astype(int), values=X_train, axis=1)

这样就能够正确地将一个 40 行 1 列的全为 1 的矩阵与 `X_train` 水平拼接，得到一个 40 行（原来 `X_train` 的行数） 2 列的新矩阵。

train_x=np.append(train_x, img.reshape(1,-1), axis = 0)

在这行代码中，`np.append`方法用于将新的图像数组添加到训练数据数组中。`axis=0`参数指定将新的数组添加为行。`img.reshape(1,-1)`将图像数组转换为一行并添加到训练数据数组中。具体来说，`reshape`方法中的第一个参数1表示将数组转换为1行，第二个参数-1表示自动计算数组的列数，以使得数组的总元素个数不变。

需要注意的是，使用`np.append`方法添加数组会导致每次添加都会创建一个新的数组对象，这可能会导致性能问题。因此，建议在初始化训练数据数组时，先指定其形状，然后使用索引方式向其中添加新的数组元素，这样可以避免创建新的数组对象。