我一直在阅读有关 numpy 数组的文档，其中一些没有意义。
例如给出的答案here建议使用 np.vstack 或 np.concatenate 来组合数组，就像互联网上的许多其他地方一样。
但是，当我尝试将 lists 转换为 np.arrays 时，这是行不通的:
”
>>> some_list = [1,2,3,4,5]
>>> np.array(some_list)
array([1, 2, 3, 4, 5])
>>> some_Y_list = [2,1,5,6,3]
>>> np.array(some_Y_list)
array([2, 1, 5, 6, 3])
>>> dydx = np.diff(some_Y_list)/np.diff(some_list)
>>> np.vstack([dydx, dydx[-1]])"
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#5>", line 1, in <module>
np.vstack([dydx, dydx[-1]])
File "C:\Python27\lib\site-packages\numpy\core\shape_base.py", line 226, in vstack
return _nx.concatenate(map(atleast_2d,tup),0)
ValueError: array dimensions must agree except for d_0
有什么办法可以做到这一点吗？
在本例中，我所需要的只是使任意阶的导数与用户给出的 X 数组的形状相同，以便我可以进行处理。
感谢您的帮助。
最佳答案
除非在某些非常有限的情况下，以下内容将不起作用:
np.vstack([dydx, dydx[-1]])
这里，dydx 是一个数组，dydx[-1] 是一个标量。
目前尚不清楚您想要实现什么目标，但您是否打算将它们水平堆叠:
np.hstack([dydx, dydx[-1]])
？
In [38]: np.hstack([dydx, dydx[-1]])
Out[38]: array([-1, 4, 1, -3, -3])
关于python - 简单但奇怪的 vstack/concatenate 问题 (python)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/14901317/