одномерные формы массива (длина,) против (длина, 1) против (длина)

Дело в том, что скажем, что вектор можно увидеть либо как

• вектор
• матрица с одним столбцом
• 3-мерный массив, где 2-й и 3-й измерения имеют длину 1
• …

Вы можете добавить размеры с помощью синтаксиса [:, np.newaxis] или уменьшить размеры с помощью np.squeeze :

 >>> xs = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) >>> xs.shape (5,) >>> xs[:, np.newaxis].shape # a matrix with only one column (5, 1) >>> xs[np.newaxis, :].shape # a matrix with only one row (1, 5) >>> xs[:, np.newaxis, np.newaxis].shape # a 3 dimensional array (5, 1, 1) >>> np.squeeze(xs[:, np.newaxis, np.newaxis]).shape (5,) 

В Python (length,) является кортежем с одним элементом. (length) является просто скобкой вокруг числа.

В numpy массив может иметь любое количество измерений, 0, 1, 2 и т. Д. Вы спрашиваете о разнице между 1 и 2 мерными объектами. (length,1) – это 2 элемента кортежа, что дает размеры массива 2d.

Если вы привыкли работать с MATLAB, вас может смутить тот факт, что там все массивы имеют размер 2 или больше.

Массив (длина) является массивом, где каждый элемент является числом, и в массиве есть элементы длины. Массив (длина, 1) представляет собой массив, который также имеет элементы длины, но каждый элемент сам по себе представляет собой массив с одним элементом. Например, следующее использование length = 3.

 >>> import numpy as np >>> a = np.array( [[1],[2],[3]] ) >>> a.shape >>> (3, 1) >>> b = np.array( [1,2,3] ) >>> b.shape >>> (3,)