Numpy ValueError: zero-dimensional arrays cannot be concatenated错误

在本文中，我们将介绍Numpy报错中的一个常见问题：ValueError: zero-dimensional arrays cannot be concatenated。

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问题背景

在使用Numpy进行数组拼接时，有时候会出现上述报错。比如下面的示例代码：

import numpy as np

x = np.array(1)
y = np.array([2, 3])
z = np.concatenate((x, y))

我们创建了一个1维的数组x，一个2维的数组y，然后尝试将它们拼接起来。但是运行上面的代码会得到以下报错信息：

ValueError: zero-dimensional arrays cannot be concatenated

这是因为拼接的两个数组维度不一致，Numpy需要将它们扩展为相同的维度，以便拼接。但是对于零维数组来说，无法进行维度扩展，所以就会抛出ValueError的异常。

解决方法

要解决这个问题，需要将数组x转换为一个1维数组。可以使用Numpy的np.array()方法将一个标量转化为一个数组，如下所示：

import numpy as np

x = np.array([1])
y = np.array([2, 3])
z = np.concatenate((x, y))

这样，x就变成了一个1维数组，可以和y进行拼接了。运行上面的代码，可以得到正确结果：

array([1, 2, 3])

除了使用np.array()方法，还有其他方法可以将标量转换为1维数组，比如使用np.asarray()方法：

x = np.asarray(1)

使用上面的代码，可以将标量1转换为一个1维数组。

总结

在使用Numpy进行数组拼接时，经常遇到ValueError: zero-dimensional arrays cannot be concatenated这个问题。这时候，需要将零维数组转化为1维数组，比如使用np.array()或np.asarray()方法。希望本文的解决方法对大家有帮助。