Numpy报”ValueError:cannot concatenate object of the shape(X,) “的原因以及解决办法

原因：

当使用Numpy中的concatenate函数拼接两个数组时，会遇到"ValueError:cannot concatenate object of the shape(X,)"的错误。其原因通常是因为两个数组的形状不匹配。

解决办法：

确认数组形状是否匹配

当使用concatenate函数时，必须确保两个数组的形状匹配。如果两个数组的形状不一致，可以使用reshape函数将它们变形为相同的形状。

指定axis参数

concatenate函数有一个可选的axis参数，默认值为0。axis参数指定沿着哪个轴拼接数组。如果两个数组的形状不匹配，可以指定不同的axis值，以便正确拼接数组。

使用Numpy中的其他函数

在Numpy中，还有其他的函数可以用来拼接数组，如vstack、hstack、stack等。这些函数通常比concatenate函数更易于使用，因为它们可以自动处理形状不匹配的情况。

示例代码

import numpy as np

# 创建两个数组
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6, 7])

# 报错：ValueError: cannot concatenate object of the shape (3,) (ndim=1)
# c = np.concatenate((a, b))

# 方案一：使用reshape函数
# 将a重塑为(1, 3)，将b重塑为(1, 4)，使它们的形状相同
a_reshape = a.reshape((1, 3))
b_reshape = b.reshape((1, 4))

# 沿着axis=1拼接数组，得到(1, 7)的新数组
c = np.concatenate((a_reshape, b_reshape), axis=1)

print(c)  # [[1 2 3 4 5 6 7]]

# 方案二：使用vstack或hstack函数
# 将a和b按行或列拼接起来，形状不需要匹配
c_vstack = np.vstack((a, b))
c_hstack = np.hstack((a, b))

print(c_vstack)  # [[1 2 3]
                 #  [4 5 6]
                 #  [7]]
print(c_hstack)  # [1 2 3 4 5 6 7]

# 方案三：使用stack函数
# 将a和b堆叠起来，并增加一个维度
c_stack = np.stack((a, b))

print(c_stack)  # [[1 2 3]
                #  [4 5 6 7]]