你在使用NumPy时可能遇到的一个错误是：
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions
当你试图串联两个尺寸不同的NumPy数组时，会出现这个错误。
下面的例子展示了如何在实践中解决这个错误。
如何重现该错误
假设我们有以下两个NumPy数组：
import numpy as np
#create first array
array1 = np.array([[1, 2], [3, 4], [5,6], [7,8]])
print(array1)
[[1 2]
[3 4]
[5 6]
[7 8]]
#create second array
array2 = np.array([9,10, 11, 12])
print(array2)
[ 9 10 11 12]
现在假设我们试图使用**concatenate()**函数将这两个数组合并成一个数组：
#attempt to concatenate the two arrays
np.concatenate([array1, array2])
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at
index 0 has 2 dimension(s) and the array at index 1 has 1 dimension(s)
我们收到一个ValueError，因为这两个数组有不同的尺寸。
如何修复这个错误
我们可以用两种方法来解决这个错误。
方法1：使用np.column_stack
在避免错误的同时连接两个数组的一个方法是使用column_stack()函数，如下所示：
np.column_stack((array1, array2))
array([[ 1, 2, 9],
[ 3, 4, 10],
[ 5, 6, 11],
[ 7, 8, 12]])
注意，我们能够成功地连接这两个数组而没有任何错误。
方法2：使用np.c_
我们也可以使用np.c_函数来连接两个数组，同时避免错误，如下所示：
np.c_[array1, array2]
array([[ 1, 2, 9],
[ 3, 4, 10],
[ 5, 6, 11],
[ 7, 8, 12]])
请注意，这个函数返回的结果与前面的方法完全相同。
其他资源
下面的教程解释了如何修复Python中的其他常见错误：
如何修复Pandas中的KeyError
如何修复ValueError: 无法将浮点数NaN转换为整数
如何修复ValueError：操作数不能与形状一起广播
