NumPy hstack的怪异行为 [英] NumPy hstack's weird behavior

问题描述

在此提供一些背景知识。 Numpy v1.16，Python 3.6.8。

Given a little background here. Numpy v1.16, Python 3.6.8.

然后运行以下代码：

import numpy as np

arr1 = np.repeat(True,20)
arr2 = np.repeat(np.arange(5),4)

X = np.vstack((arr1,
               arr2 
               )).T

arr3 = np.repeat(True,20).T
arr4 = np.repeat(np.arange(5),4).T

Y = np.hstack((arr3,
               arr4 
               ))

结果是X.shape为（20,2）（正常），而Y.shape为（40，）异常。

The result is that X.shape is (20,2)(which is normal), but Y.shape is (40,) which is abnormal.

在数学上，X和Y应该是完全相同的矩阵，但在我的机器中不是。那我在这里想念什么？预先谢谢您

Mathematically X and Y are supposed to be the exact same matrix, but in my machine they aren't. So what am I missing here? Thank you in advance

推荐答案

转置一维数组，例如 arr3 而 arr4 返回一维数组，而不是二维数组。

Transposing 1-d arrays such as arr3 and arr4 returns a 1-d array, not a 2-d array.

np.repeat(True,5)
# returns:
array([ True,  True,  True,  True,  True])

np.repeat(True,5).T
# returns:
array([ True,  True,  True,  True,  True])

它不会产生新的轴。在移调之前，您需要这样做。

It does not produce a new axis. You need to do that before transposing.

要增加轴数，可以使用 np.newaxis 。

To increase the number of axes, you can use np.newaxis.

a = np.repeat(True, 5)
a[:, np.newaxis]
# returns:
array([[ True],
       [ True],
       [ True],
       [ True],
       [ True]])

a[:, np.newaxis].T
# returns:
array([[ True,  True,  True,  True,  True]])

这篇关于NumPy hstack的怪异行为的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！