如何將1D numpy數組分配給2D numpy數組？

考慮下面的簡單示例：如何將1D numpy數組分配給2D numpy數組？

X = numpy.zeros([10, 4]) # 2D array 
x = numpy.arange(0,10) # 1D array 

X[:,0] = x # WORKS 

X[:,0:1] = x # returns ERROR: 
# ValueError: could not broadcast input array from shape (10) into shape (10,1) 

X[:,0:1] = (x.reshape(-1, 1)) # WORKS

有人可以解釋爲什麼numpy的具有形狀的矢量（N，），而不是（N，1）？從一維數組轉換爲二維數組的最佳方式是什麼？

爲什麼我需要這個？因爲我有一個代碼插入結果x到二維數組X和x的大小隨時變化，所以我有X[:, idx1:idx2] = x如果x也是2D也可以，但如果x是1D，則不起作用。

來源

2013-08-26 Hanan Shteingart

您是否真的需要能夠使用相同的功能處理1D和2D輸入？如果你知道的輸入將是一維，使用

X[:, i] = x

如果你知道的輸入將是2D，使用

X[:, start:end] = x

如果你不知道輸入的尺寸，我推薦在一行或另一行之間切換與if，雖然可能有一些索引技巧，我不知道這將處理兩個相同。

你x具有形狀(N,)而不是塑造(N, 1)（或(1, N)），因爲numpy的不只是矩陣數學建。 ndarrays是n維的;它們支持任何非負數維度（包括0）的高效，一致的矢量化操作。雖然這可能偶爾會使矩陣運算稍微簡潔一些（特別是在矩陣乘法的情況下，dot），但它會爲您的數據自然是1維或3維，4維或n維時生成更通用的代碼。

來源

2013-08-26 07:37:08 user2357112

我想你的問題已經包含了答案。 Numpy允許數組具有任何維度（而afaik Matlab在可能的情況下更喜歡兩個維度），所以您需要對此進行正確的處理（並且始終區分（n，）和（n，1））。通過給一個數字作爲索引之一（如第三行中的0），可以將維度減1。通過給出範圍作爲索引之一（如第4行中的0：1），您不會降低維度。

第3行對我來說非常合理，我將以這種方式分配給2-D數組。

來源

2013-08-26 07:39:16

這裏有兩個技巧，使代碼有點短。

X = numpy.zeros([10, 4]) # 2D array 
x = numpy.arange(0,10) # 1D array 
X.T[:1, :] = x 
X[:, 2:3] = x[:, None]

來源

2013-08-26 07:43:49 HYRY

你能否再添加一些評論？我不清楚你是如何從原始代碼中獲得的，以及爲什麼這能解決問題。 – brandones

如何將1D numpy數組分配給2D numpy數組？

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