一维阵列形状（长度，）与（长度，1）与（长度）

Question

当我使用numpy.shape()检查数组的形状时，我有时会得到(length,1)，有时会得到(length,)。它看起来像是一个列与行向量......不过，它似乎并没有改变任何有关数组本身[除了一些函数抱怨，当我通过形状(length,1)]数组。

这两者有什么区别？
为什么形状不正好，(length)？

Answer 1

的要点是，说的载体可以看出无论是作为

• 矢量
• 仅带有一列的矩阵
• 3维阵列，其中所述第二和第三维具有全长
• ...

你可使用np.squeeze添加使用[:, np.newaxis]语法或尺寸下降尺寸：

>>> 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,) 

Answer 2

（长度）数组是一个数组，其中每个元素是一个数字，并且数组中有长度元素。 （length，1）数组是一个也有长度元素的数组，但每个元素本身都是一个具有单个元素的数组。例如，以下使用长度= 3。

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

Answer 3

在Python，(length,)是一个元组，一个1个项目。 (length)只是围绕数字的括号。

在numpy中，数组可以具有任意数量的维数0,1,2等。您正在询问1维和2维对象之间的区别。 (length,1)是一个2元组元组，给出了2d数组的维数。

如果您习惯使用MATLAB，那么您可能会对所有数组都是二维或更大的事实感到困惑。