python - index - numpy stack

Concatenar dos matrices NumPy unidimensionales

Question

Tengo dos matrices unidimensionales simples en NumPy . Debería ser capaz de concatenarlos usando numpy.concatenate . Pero obtengo este error para el siguiente código:

TypeError: solo las matrices de longitud-1 se pueden convertir a escalares de Python

Código

import numpy
a = numpy.array([1, 2, 3])
b = numpy.array([5, 6])
numpy.concatenate(a, b)

¿Por qué?

Answer 1

El primer parámetro para concatenate debería ser una secuencia de matrices para concatenar:

numpy.concatenate((a,b)) # Note the extra parentheses.

Answer 2

Hay varias posibilidades para concatenar matrices 1D, por ejemplo,

numpy.r_[a, a],
numpy.stack([a, a]).reshape(-1),
numpy.hstack([a, a]),
numpy.concatenate([a, a])

Todas esas opciones son igualmente rápidas para matrices grandes; para los pequeños, concatenate tiene una ligera ventaja:

La trama fue creada con perfplot :

import numpy
import perfplot

perfplot.show(
    setup=lambda n: numpy.random.rand(n),
    kernels=[
        lambda a: numpy.r_[a, a],
        lambda a: numpy.stack([a, a]).reshape(-1),
        lambda a: numpy.hstack([a, a]),
        lambda a: numpy.concatenate([a, a])
        ],
    labels=[''r_'', ''stack+reshape'', ''hstack'', ''concatenate''],
    n_range=[2**k for k in range(19)],
    xlabel=''len(a)'',
    logx=True,
    logy=True,
    )

Answer 3

La línea debería ser:

numpy.concatenate([a,b])

Las matrices que desea concatenar deben pasarse como una secuencia, no como argumentos separados.

De la numpy.concatenate :

numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0)

Únete a una secuencia de matrices juntas.

Intentaba interpretar tu b como el parámetro del eje, por lo que se quejó de que no podía convertirlo en escalar.

Answer 4

Una alternativa es usar la forma abreviada de "concatenar" que sea "r _ [...]" o "c _ [...]" como se muestra en el código de ejemplo debajo (ver http://wiki.scipy.org/NumPy_for_Matlab_Users para información adicional):

%pylab
vector_a = r_[0.:10.] #short form of "arange"
vector_b = array([1,1,1,1])
vector_c = r_[vector_a,vector_b]
print vector_a
print vector_b
print vector_c, ''/n/n''

a = ones((3,4))*4
print a, ''/n''
c = array([1,1,1])
b = c_[a,c]
print b, ''/n/n''

a = ones((4,3))*4
print a, ''/n''
c = array([[1,1,1]])
b = r_[a,c]
print b

print type(vector_b)

Lo que resulta en:

[ 0.  1.  2.  3.  4.  5.  6.  7.  8.  9.]
[1 1 1 1]
[ 0.  1.  2.  3.  4.  5.  6.  7.  8.  9.  1.  1.  1.  1.] 


[[ 4.  4.  4.  4.]
 [ 4.  4.  4.  4.]
 [ 4.  4.  4.  4.]] 

[[ 4.  4.  4.  4.  1.]
 [ 4.  4.  4.  4.  1.]
 [ 4.  4.  4.  4.  1.]] 


[[ 4.  4.  4.]
 [ 4.  4.  4.]
 [ 4.  4.  4.]
 [ 4.  4.  4.]] 

[[ 4.  4.  4.]
 [ 4.  4.  4.]
 [ 4.  4.  4.]
 [ 4.  4.  4.]
 [ 1.  1.  1.]]