numpy Array, das ist (n, 1) und (n,)

Question

Was ist der Unterschied zwischen einem numpy Array (sagen wir X), das eine Form von (N, 1) und (N,) hat. Sind nicht beide Nx1-Matrizen? Der Grund, warum ich frage, ist, weil manchmal Berechnungen entweder das eine oder das andere zurückgeben.

Answer 1

Dies ist ein 1D-Array:

>>> np.array([1, 2, 3]).shape 
(3,) 

Dieses Array ist ein 2D, aber es ist nur ein Element in der ersten Dimension:

>>> np.array([[1, 2, 3]]).shape 
(1, 3) 

Transponieren der Form gibt für Sie fragen:

>>> np.array([[1, 2, 3]]).T.shape 
(3, 1) 

Nun schauen Sie sich das Array an. Nur die erste Spalte dieses 2D-Arrays ist gefüllt.

>>> np.array([[1, 2, 3]]).T 
array([[1], 
     [2], 
     [3]]) 

Vor dem Hintergrund dieser beiden Arrays:

>>> a = np.array([[1, 2, 3]]) 
>>> b = np.array([[1, 2, 3]]).T 
>>> a 
array([[1, 2, 3]]) 
>>> b 
array([[1], 
     [2], 
     [3]]) 

Sie Vorteil des Rundfunks nehmen.

>>> a * b 
array([[1, 2, 3], 
     [2, 4, 6], 
     [3, 6, 9]]) 

Die fehlenden Zahlen ausgefüllt sind Denken Sie für Zeilen und Spalten in der Tabelle oder eine Tabelle.

>>> a + b 
array([[2, 3, 4], 
     [3, 4, 5], 
     [4, 5, 6]]) 

Dies zu tun mit höheren Dimensionen wird härter für Ihre Phantasie.