为何无法用np.hstack将一维numpy数组作为列拼接到二维数组

这个问题我之前也踩过坑，核心原因是数组维度不匹配！

先看你的数组形状：

• X.shape是(50000, 784)：这是一个二维数组，有50000行、784列
• y.shape是(50000,)：这是一个一维数组，只有一个维度，既不是行向量也不是列向量

np.hstack（水平拼接）的要求是：所有待拼接的数组，除了拼接轴（默认是第1轴，也就是列方向）之外，其他维度的形状必须完全一致。但你的一维数组y和二维数组X的维度数量都不一样，hstack没办法识别怎么把一个一维数组“贴”到二维数组的列方向上，自然就会报错。

解决办法有这几种，随便挑一种都能用： #

1. 把y转换成二维列向量后再用hstack
   用reshape给y增加一个列维度，让它的形状变成(50000, 1)，这样就和X的行数匹配了：

   X_y = np.hstack([X, y.reshape(-1, 1)])
   

   这里-1表示让numpy自动计算这个维度的大小，不用手动写50000。

2. 直接用np.column_stack
   这个函数专门用来拼接成列，它会自动把一维数组转换成二维列向量，非常省心：

   X_y = np.column_stack([X, y])
   

3. 用np.concatenate指定拼接轴
   同样需要先把y变成二维列向量，然后指定在轴1（列方向）拼接：

   X_y = np.concatenate([X, y[:, np.newaxis]], axis=1)
   

   y[:, np.newaxis]和reshape(-1,1)效果一样，都是给y加一个列维度。

试完上面任意一种方法，你就能得到形状为(50000, 785)的X_y数组啦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Wizard