使用Cupy将数组追加到矩阵 更多有关此内容：

问题描述

我正在使用Cupy创建矩阵和数组。我只是想删除矩阵的第一行，然后将新数组水平附加到矩阵中。我计划将其放入一个循环中，在该循环中，我将不断删除矩阵中的第一行并将新数组追加到底部。但是我一直收到错误消息：2020-02-05 09:26:00 <class 'datetime.datetime'> 。矩阵的形状是（10，100），数组的形状是（100，）。

ValueError: All arrays to concatenate must have the same ndim

我在连接时遇到了同样的问题，并且对于cupy而言似乎不存在append。

解决方法

new_frame数组的尺寸应与数组a完全相同，以便在cp.stack函数中使用。在这种情况下，将cp.concatenate的尺寸更改为（1,100）后，需要使用new_frame。更正后的脚本如下：

import cupy as cp

hori_avg = [0]*100
buffer_size = 10
width = 100 
a = cp.zeros((buffer_size,width))

new_frame = cp.ones((1,100))*3

a = a[1:,:]                        #delete first row
a = cp.concatenate((a,new_frame),axis=0)

如cupy.concatenate文档中所述，

“ tup（数组序列）–要连接的数组。 所有这些都应具有相同的尺寸，除了 指定的轴”

这就是为什么我用new_frame修改了new_frame = cp.ones((1,100))*3行的数组形状，以使未指定的轴（axis = 1）具有相同的尺寸（即100）

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不幸的是，cupy文档尚不完善（截至2020年11月），但在大多数情况下，我们可以查看相应的Numpy文档。

numpy stack function与concatenate function不同，它强制要在所有轴上堆叠的数组之间保持尺寸相等。 cupy.stack和numpy.stack都在内部调用其相应的concatenate函数来加入数组。