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np.MethodSeeBelow((raw_Scaled_CvOPct, raw_Scaled_CvMxPct))
np.hstack并获得形状(rows * 2,)np.concatenate并获得形状(rows * 2,)np.stack并获得形状(2, rows)np.vstack并获得形状(2, rows)np.dstack并获得形状(1, rows, 2)最佳答案
您可以沿轴 1 使用堆栈
n1 = np.random.random(10)
n2 = np.random.random(10)
n1.shape
> (10,)
s1 = np.stack((n1,n2), axis=1)
s1, s1.shape
> (array([[0.90308381, 0.76712636],
[0.6700485 , 0.42458683],
[0.53987017, 0.8661545 ],
[0.31058594, 0.03774051],
[0.06994416, 0.74861835],
[0.70420554, 0.77298267],
[0.4639175 , 0.37825594],
[0.07486972, 0.11639835],
[0.64662856, 0.20703329],
[0.16519598, 0.55955276]]), (10, 2))
关于python - 我无法将 'join' 2 个形状(行，)的 ndarray 转换为一个形状(行，2)的 ndarray，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/59552657/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！