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2つの一次元NumPy配列を連結する

NumPy に2つの単純な1次元配列があります。私は numpy.concatenate を使ってそれらを連結することができるはずです。しかし、私は以下のコードのためにこのエラーを得ます：

TypeError：長さ-1の配列だけがPythonのスカラに変換できます

コード

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

どうして？

pythonarraysnumpyconcatenationnumpy-ndarray
206
highBandWidth

行は次のようになります。

numpy.concatenate([a,b])

連結したい配列は、別々の引数としてではなく、シーケンスとして渡す必要があります。

NumPyのドキュメント から：

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

一連の配列を結合します。

それはあなたのbをaxisパラメータとして解釈しようとしていました。

283
Winston Ewert

concatenateの最初のパラメータは、それ自体を連結するための配列のシーケンスである必要があります。

numpy.concatenate((a,b)) # Note the extra parentheses.
25
Gabe

１Ｄ配列を連結するためのいくつかの可能性がある。例えば、

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

これらのオプションはすべて、大規模アレイでは同じくらい高速です。小さいものでは、concatenateはわずかにEdgeを持ちます。

enter image description here

プロットは perfplot で作成されました。

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,
    )
17
Nico Schlömer

下のコード例に示すように、 "r _ [...]"または "c _ [...]"の短い形式の "concatenate"を使用することもできます（ http：を参照）。追加情報については//wiki.scipy.org/NumPy_for_Matlab_Users ：

%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)

結果は次のとおりです。

[ 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.]]
10
Semjon Mössinger

numpy.ravel() 、 を使用してこれを行うためのより多くのアプローチがありますnumpy.array() 、1次元配列はプレーンな要素に展開できるという事実を利用します。

# we'll utilize the concept of unpacking
In [15]: (*a, *b)
Out[15]: (1, 2, 3, 5, 6)

# using `numpy.ravel()`
In [14]: np.ravel((*a, *b))
Out[14]: array([1, 2, 3, 5, 6])

# wrap the unpacked elements in `numpy.array()`
In [16]: np.array((*a, *b))
Out[16]: array([1, 2, 3, 5, 6])
0
kmario23