Numpy hstack - “ValueError：所有输入数组必须具有相同的维数” - 但它们确实如此

我正在尝试连接两个 numpy 数组。在一个文本列上运行 TF-IDF 后，我得到了一组列/特征。在另一个中，我有一个列/特征，它是一个整数。因此，我读取一列训练和测试数据，对此运行 TF-IDF，然后我想添加另一个整数列，因为我认为这将帮助我的分类器更准确地了解它应该如何表现。

不幸的是，当我尝试运行时，我收到标题中的错误hstack将这一列添加到我的其他 numpy 数组中。

这是我的代码：

  #reading in test/train data for TF-IDF
  traindata = list(np.array(p.read_csv('FinalCSVFin.csv', delimiter=";"))[:,2])
  testdata = list(np.array(p.read_csv('FinalTestCSVFin.csv', delimiter=";"))[:,2])

  #reading in labels for training
  y = np.array(p.read_csv('FinalCSVFin.csv', delimiter=";"))[:,-2]

  #reading in single integer column to join
  AlexaTrainData = p.read_csv('FinalCSVFin.csv', delimiter=";")[["alexarank"]]
  AlexaTestData = p.read_csv('FinalTestCSVFin.csv', delimiter=";")[["alexarank"]]
  AllAlexaAndGoogleInfo = AlexaTestData.append(AlexaTrainData)

  tfv = TfidfVectorizer(min_df=3,  max_features=None, strip_accents='unicode',  
        analyzer='word',token_pattern=r'\w{1,}',ngram_range=(1, 2), use_idf=1,smooth_idf=1,sublinear_tf=1) #tf-idf object
  rd = lm.LogisticRegression(penalty='l2', dual=True, tol=0.0001, 
                             C=1, fit_intercept=True, intercept_scaling=1.0, 
                             class_weight=None, random_state=None) #Classifier
  X_all = traindata + testdata #adding test and train data to put into tf-idf
  lentrain = len(traindata) #find length of train data
  tfv.fit(X_all) #fit tf-idf on all our text
  X_all = tfv.transform(X_all) #transform it
  X = X_all[:lentrain] #reduce to size of training set
  AllAlexaAndGoogleInfo = AllAlexaAndGoogleInfo[:lentrain] #reduce to size of training set
  X_test = X_all[lentrain:] #reduce to size of training set

  #printing debug info, output below : 
  print "X.shape => " + str(X.shape)
  print "AllAlexaAndGoogleInfo.shape => " + str(AllAlexaAndGoogleInfo.shape)
  print "X_all.shape => " + str(X_all.shape)

  #line we get error on
  X = np.hstack((X, AllAlexaAndGoogleInfo))

以下是输出和错误消息：

X.shape => (7395, 238377)
AllAlexaAndGoogleInfo.shape => (7395, 1)
X_all.shape => (10566, 238377)



---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-12-2b310887b5e4> in <module>()
     31 print "X_all.shape => " + str(X_all.shape)
     32 #X = np.column_stack((X, AllAlexaAndGoogleInfo))
---> 33 X = np.hstack((X, AllAlexaAndGoogleInfo))
     34 sc = preprocessing.StandardScaler().fit(X)
     35 X = sc.transform(X)

C:\Users\Simon\Anaconda\lib\site-packages\numpy\core\shape_base.pyc in hstack(tup)
    271     # As a special case, dimension 0 of 1-dimensional arrays is "horizontal"
    272     if arrs[0].ndim == 1:
--> 273         return _nx.concatenate(arrs, 0)
    274     else:
    275         return _nx.concatenate(arrs, 1)

ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions

是什么导致了我这里的问题？我怎样才能解决这个问题？据我所知，我应该能够加入这些专栏？我误解了什么？

谢谢。

Edit :

使用下面答案中的方法会出现以下错误：

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-16-640ef6dd335d> in <module>()
---> 36 X = np.column_stack((X, AllAlexaAndGoogleInfo))
     37 sc = preprocessing.StandardScaler().fit(X)
     38 X = sc.transform(X)

C:\Users\Simon\Anaconda\lib\site-packages\numpy\lib\shape_base.pyc in column_stack(tup)
    294             arr = array(arr,copy=False,subok=True,ndmin=2).T
    295         arrays.append(arr)
--> 296     return _nx.concatenate(arrays,1)
    297 
    298 def dstack(tup):

ValueError: all the input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly

有趣的是，我尝试打印dtypeX 的效果很好：

X.dtype => float64

但是，尝试打印 dtypeAllAlexaAndGoogleInfo像这样：

print "AllAlexaAndGoogleInfo.dtype => " + str(AllAlexaAndGoogleInfo.dtype) 

产生：

'DataFrame' object has no attribute 'dtype'

As X是一个稀疏数组，而不是numpy.hstack, use scipy.sparse.hstack加入数组。在我看来，这里的错误消息有点误导。

这个最小的例子说明了这种情况：

import numpy as np
from scipy import sparse

X = sparse.rand(10, 10000)
xt = np.random.random((10, 1))
print 'X shape:', X.shape
print 'xt shape:', xt.shape
print 'Stacked shape:', np.hstack((X,xt)).shape
#print 'Stacked shape:', sparse.hstack((X,xt)).shape #This works

基于以下输出

X shape: (10, 10000)
xt shape: (10, 1)

人们可能会期望hstack下面的行将起作用，但事实是它会抛出此错误：

ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions

So, use scipy.sparse.hstack当你有一个稀疏数组要堆叠时。

事实上，我已经在您的其他问题中作为评论回答了这个问题，并且您提到会弹出另一条错误消息：

TypeError: no supported conversion for types: (dtype('float64'), dtype('O'))

首先，AllAlexaAndGoogleInfo没有dtype因为它是一个DataFrame。要获取它的底层 numpy 数组，只需使用AllAlexaAndGoogleInfo.values。检查其dtype。根据错误消息，它有一个dtype of object，这意味着它可能包含非数字元素，例如字符串。

这是重现这种情况的最小示例：

X = sparse.rand(100, 10000)
xt = np.random.random((100, 1))
xt = xt.astype('object') # Comment this to fix the error
print 'X:', X.shape, X.dtype
print 'xt:', xt.shape, xt.dtype
print 'Stacked shape:', sparse.hstack((X,xt)).shape

错误信息：

TypeError: no supported conversion for types: (dtype('float64'), dtype('O'))

因此，检查是否有任何非数字值AllAlexaAndGoogleInfo并在堆叠之前修复它们。