如何将两个指定形状的numpy数组拼接为(5741, 2)形状的数组？

你想要的不是常规的列拼接（那样会得到(5741, 20011)的数组），而是把每个原数组的对应行作为新数组的两个元素，组成一个每行包含两个子数组的(5741, 2)数组对吧？下面是两种可行的实现方式：

方法一：初始化Object类型数组赋值 #

因为我们要在数组里存储子数组（而非单个数值），需要使用dtype=object的NumPy数组，这样才能容纳不同长度的数组元素：

import numpy as np

# 模拟你的输入数组
arr1 = np.random.rand(5741, 20000)
arr2 = np.random.rand(5741, 11)

# 创建形状为(5741, 2)的空object数组
result = np.empty((arr1.shape[0], 2), dtype=object)

# 将两个数组的每行分别赋值给结果的两列
result[:, 0] = list(arr1)
result[:, 1] = list(arr2)

# 验证形状
print(result.shape)  # 输出 (5741, 2)
# 验证第一行内容
print(result[0])  # 输出 [array([0.xxx, 0.xxx, ...]), array([0.yyy, 0.yyy, ...])]

方法二：列表推导式转换 #

用列表推导式先生成包含对应行元组的列表，再转换为object类型的NumPy数组，写法更简洁：

import numpy as np

arr1 = np.random.rand(5741, 20000)
arr2 = np.random.rand(5741, 11)

# 列表推导式生成每行的元组，再转为object数组
result = np.array([(arr1[i], arr2[i]) for i in range(arr1.shape[0])], dtype=object)

print(result.shape)  # 输出 (5741, 2)

注意事项 #

• 必须指定dtype=object：NumPy默认的数值类型数组无法直接存储子数组，object类型允许存储任意Python对象，包括NumPy数组。
• 这种方式不会改变原数组的数据，只是创建了一个包含原数组行引用的新数组（如果需要拷贝数据，可以在赋值时加上.copy()，比如result[:,0] = [row.copy() for row in arr1]）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者UrmLmn