元组消耗 NumPy 数组的第一个 singleton 维度

Question

给定一个 NumPy 数组：

    array = np.random.randn(1,1,2)
    print(array.shape)
    # (1, 1, 2)

对其调用 tuple() 会吃掉第一个维度：

    tupled_array = tuple(array)
    print(tupled_array[0].shape)
    # (1, 2) <- why?

我很好奇为什么？

如果我们用一个列表包装 NumPy 数组：

    tupled_list_array = tuple([array])
    print(tupled_list_array[0].shape)
    # (1, 1, 2)

Answer 1

tuple() 基于第一维提取元素。 np.random.randn(1,1,2) 是一个 1x1x2 矩阵。 tuple() 将其转换为以下元组： (1x2 matrix, )

另一方面，如果你使用 np.random.randn(2,1,1)，tuple() 将它变成：（1x1 矩阵，1x1 矩阵）