python维度不一样_numpy数组维度不匹配

我正在使用numpy和pandas尝试将一些异类值连接到一个数组中。np.concatenate((tmp, id, freqs))

具体数值如下：tmp = np.array([u'DNMT3A', u'p.M880V', u'chr2', 25457249], dtype=object)

freqs = np.array([0.022831050228310501], dtype=object)

id = "id_23728"

tmp、17232和freqs的维数如下：[in] tmp.shape

[out] (4,)

[in] np.array(17232).shape

[out] ()

[in] freqs.shape

[out] (1,)

我也试过将它们全部转换为numpy数组，但没有效果。

尽管变量freqs通常有多个值。

但是，对于np.concatenate和*** ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions

它们都有相同数量的列(0)，为什么我不能将它们与上述两种numpy方法连接起来？

我所要得到的只是一个一维数组中的[(tmp), 17232, (freqs)]，它将被附加到pandas数据帧的末尾。

谢谢。

更新

似乎我可以连接两个现有数组：np.concatenate([tmp, freqs],axis=0)

array([u'DNMT3A', u'p.M880V', u'chr2', 25457249, 0.022831050228310501], dtype=object)

但是，整数，即使是casted也不能在concatenate中使用。np.concatenate([tmp, np.array(17571)],axis=0)

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

但是，什么是嵌套追加和连接np.concatenate((np.append(tmp, 17571), freqs),)

array([u'DNMT3A', u'p.M880V', u'chr2', 25457249, 17571,

0.022831050228310501], dtype=object)

虽然这有点乱。有没有更好的解决方案来连接多个异构阵列？

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