的Python：numpy的形状混乱

Question

我有一个numpy的数组：

>>> type(myArray1) 
Out[14]: numpy.ndarray 

>>> myArray1.shape 
Out[13]: (500,) 

我有另一个数组：

>>> type(myArray2) 
Out[14]: numpy.ndarray 

>>> myArray2.shape 
Out[13]: (500,1) 

（1）是什么（500，）和之间的差（500,1 ）？

（2）如何更改（500）到（500,1）

Answer 1

（1）（500，）和（500,1）之间的区别在于，第一个是一个形状一维数组，而第二个是二维数组的长度为1的二维数组的形状。这可能会引起混淆，因为其他语言没有做出区分。

（2）您可以使用np.reshape来做到这一点： myArray1.reshape(-1,1)。 您还可以使用np.expand_dims向您的数组添加维度：np.expand_dims(myArray1, axis = 1)。

Answer 2

（500，）和（500,1）之间的差异是维数（第一个是“完全平坦”）。 你可以自己尝试一下：

import numpy as np 
arr = np.array([i for i in range(250)]) 
arr.shape 
# (250,) 
new_arr = np.array([i for i in range(250)], ndmin=2).T 
new_arr.shape 
# (250, 1) 
# You can also reshape it directly: 
arr.shape = (250, 1) 
# And look the result: 
arr 
# array([[ 0], 
# [ 1], 
# [ 2], 
# [ 3], 
# [ 4], 
# (...) 

尝试也扭转形状，像（1，500），而不是（500：1）。