如何在NumPy中追加数组而不扁平化，生成预期的二维数组？

你遇到的问题核心在于：参与拼接的数组都是一维的，维度不匹配导致无法直接得到二维结果。

错误原因分析 #

• 初始的h是一维空数组，追加一维数组g后，h仍为一维数组（形状(2,)）。
• 当使用np.append(h, i, axis=0)时，两个一维数组会被沿0轴拼接成更长的一维数组（形状(4,)），而非二维数组。
• 使用axis=1报错是因为一维数组只有0轴，不存在1轴，触发AxisError。

正确解决方案 #

要得到[[2,4],[6,9]]这样的二维数组，需要确保参与拼接的数组是二维形态，再沿0轴拼接。以下是几种可行方法：

方法1：先将一维数组升维，再追加

import numpy as np

# 初始化空的二维数组（形状为(0,2)，表示0行，每行2个元素）
h = np.empty((0, 2))
g = np.array([2,4])
i = np.array([6,9])

# 将一维数组升为二维（形状变为(1,2)），再沿0轴追加
h = np.append(h, g.reshape(1, 2), axis=0)
h = np.append(h, i.reshape(1, 2), axis=0)

print(h)
# 输出结果：
# [[2. 4.]
#  [6. 9.]]

方法2：使用np.vstack直接堆叠

np.vstack专门用于纵向堆叠数组，会自动处理维度匹配：

import numpy as np

g = np.array([2,4])
i = np.array([6,9])

h = np.vstack([g, i])
print(h)
# 输出结果：
# [[2 4]
#  [6 9]]

方法3：先收集到列表再转数组

如果不需要逐步追加，直接用列表收集一维数组再转换为NumPy二维数组更简单：

import numpy as np

g = np.array([2,4])
i = np.array([6,9])

h_list = [g, i]
h = np.array(h_list)
print(h)
# 输出结果：
# [[2 4]
#  [6 9]]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Majoris