如何将四个1×3行向量拼接为4×3矩阵？现有代码求助

你的代码报错是因为ul、ur等都是一维数组（shape为(3,)），而np.concatenate指定axis=1时，要求输入数组至少有2个维度，一维数组不存在axis=1，所以会触发错误。

以下是几种可行的解决方法：

方法1：直接用np.array包裹数组列表 #

这是最简洁的方式，numpy会自动将一维数组堆叠成二维矩阵：

import numpy as np

ul = np.array([-320, 240, 1])
ur = np.array([320, 240, 1])
br = np.array([320, -240, 1])
bl = np.array([-320, -240, 1])

corners = np.array([ul, ur, br, bl])
print(corners)

方法2：使用np.vstack垂直堆叠 #

vstack专门用于垂直拼接数组，自动处理一维数组的维度适配：

import numpy as np

ul = np.array([-320, 240, 1])
ur = np.array([320, 240, 1])
br = np.array([320, -240, 1])
bl = np.array([-320, -240, 1])

corners = np.vstack([ul, ur, br, bl])
print(corners)

方法3：先将一维数组转为二维，再用concatenate #

给每个数组增加一个维度（变成(1,3)的二维数组），再用axis=0拼接：

import numpy as np

ul = np.array([-320, 240, 1])
ur = np.array([320, 240, 1])
br = np.array([320, -240, 1])
bl = np.array([-320, -240, 1])

corners = np.concatenate([ul[np.newaxis, :], ur[np.newaxis, :], br[np.newaxis, :], bl[np.newaxis, :]], axis=0)
print(corners)

以上三种方法都能得到你期望的4×3矩阵输出：

[[-320  240    1]
 [ 320  240    1]
 [ 320 -240    1]
 [-320 -240    1]]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nick X Tsui