如何在numpy中合并维度(1000,)的1D数组与(1000,56)的2D数组

问题原因 #

你合并失败的核心原因是time_stamp是维度为(1000,)的一维数组，而pulses_converted是维度为(1000,56)的二维数组，两个数组的维度数量不匹配，无法直接按列拼接。

可行的合并方法 #

numpy中常用两种方案实现拼接：

方法1：使用np.c_快速按列拼接 #

np.c_会自动将一维数组升维为列向量（即(1000,)转为(1000,1)），直接拼接即可：

# 拼接后得到的final_data维度为(1000, 57)，第一列为时间戳，后续为转换后的电压数据
final_data = np.c_[time_stamp, pulses_converted]

方法2：使用np.concatenate手动调整维度后拼接 #

如果需要更灵活的拼接控制，可以先给时间戳数组增加列维度，再按axis=1（列方向）拼接：

# 给时间戳增加一个列维度，转为(1000,1)的二维数组
time_stamp_2d = time_stamp[:, np.newaxis]
# 按列拼接两个数组
final_data = np.concatenate([time_stamp_2d, pulses_converted], axis=1)

优化建议 #

其实你不需要先删除第一列再合并，可以直接原地修改除第一列外的所有数据，省去拼接步骤，代码更简洁：

my_data = np.loadtxt(abs_path, delimiter= ',', dtype=float)
# 直接修改除第一列外的所有数据为转换后的电压值
my_data[:, 1:] = my_data[:, 1:] / (2 ** 10 - 1) * 0.6
# 此时my_data就是处理完成的最终数组，无需额外拼接

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Steven Bijl