如何在Python中合并两行切片部分生成新行并存入二维数组？

我来帮你搞定这个问题！你遇到的only integer scalar arrays can be converted to a scalar index错误，根源是np.concatenate的用法不对，再加上分割点的计算有点小问题，下面一步步给你讲清楚怎么修复：

先从你的示例入手验证 #

先拿你给出的测试数组跑通逻辑，确保结果符合预期：

import numpy as np

values = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])
x = values.shape[1]
split_point = x // 2  # 用整数除法实现对半分割，x=4时得到2，刚好取前两个元素

# 提取第一行前半、第二行后半
first_half = values[0, :split_point]
second_half = values[1, split_point:]

# 拼接成新数组
new_row = np.concatenate([first_half, second_half])
print(new_row)  # 输出: [1 2 7 8]

错误原因分析 #

你原来的代码里，np.concatenate的调用方式错了：

# 错误写法：把两个数组作为独立参数传入
np.concatenate(values[temp0,0:int((x-1)/2)],values[temp1,int((x-1)/2):x+1])

np.concatenate要求第一个参数是数组的可迭代对象（比如列表或元组），而不是两个单独的数组参数。这就是导致索引错误的直接原因。

另外，你用int((x-1)/2)计算分割点也不太合理：比如x=4时，这个式子得到1，只会取前1个元素，和你示例里要的前半部分（2个元素）不符。换成x//2（整数除法）能更准确地实现“对半分”的需求，不管x是奇数还是偶数都能适用。

修正后的完整代码 #

结合你的实际场景（values是(100,x)的二维数组，temp0、temp1是整数索引），修正后的代码如下：

import numpy as np

# 假设你的values、pop、temp0、temp1、y都已正确定义
x = values.shape[1]
split_point = x // 2  # 计算对半分割的位置

# 提取需要的两段并拼接
combined_row = np.concatenate([
    values[temp0, :split_point],  # 取temp0行的前半部分
    values[temp1, split_point:]   # 取temp1行的后半部分
])

# 将拼接后的数组赋值给pop的第y行
pop[y, :] = combined_row

这样就能完美实现你想要的效果：取指定两行的各一半，拼接成新行存入目标二维数组啦。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Noel DSouza