如何將（5，）numpy數組轉換為（5,1）？

Question

如何將（5，）numpy數組轉換為（5,1）？

以及如何從（5,1）向后轉換為（5，）？

（5，）數組的目的是什么，為什么省略一個維度？ 我的意思是為什么我們不總是使用（5,1）形式？

這是僅在1D和2D陣列中發生還是在3D陣列中發生，如can（2,3，）數組是否存在？

更新：

我設法將（5，）轉換為（5,1）

a= np.reshape(a, (a.shape[0], 1)) 

但建議的變體看起來更簡單：

a = a[:, None] or a = a[:, np.newaxis]

要從（5,1）轉換為（5，），可以使用np.ravel

a= np.ravel(a)

Answer 1

您可以通過執行a = a[:, None]或a = a[:, np.newaxis]將新軸添加到數組a

至於“一維省略”，我真的不明白你的問題，因為它沒有結束：數組可能是(5, 1, 1)等。

Answer 2

具有形狀(5,) numpy陣列是1維陣列，而具有形狀(5,1)的numpy陣列是2維陣列。 差異很微妙，但可以以一種主要方式改變一些計算。 人們必須特別小心，因為這些變化可能會使所有維度變平，例如np.mean或np.sum 。

除了@ m-massias的答案之外，請考慮以下示例：

17:00:25 [2]: import numpy as np
17:00:31 [3]: a = np.array([1,2])
17:00:34 [4]: b = np.array([[1,2], [3,4]])
17:00:45 [6]: b * a
      Out[6]: 
array([[1, 4],
       [3, 8]])
17:00:50 [7]: b * a[:,None] # Different result!
      Out[7]: 
array([[1, 2],
       [6, 8]])

a具有形狀(2,)並在第二維上廣播 。 所以你得到的結果是每一行（第一個維度）乘以向量：

17:02:44 [10]: b * np.array([[1, 2], [1, 2]])
      Out[10]: 
array([[1, 4],
       [3, 8]])

另一方面， a[:,None]具有形狀(2,1) ，因此已知矢量的方向是列。 因此，您得到的結果來自以下操作（其中每列乘以a ）：

17:03:39 [11]: b * np.array([[1, 1], [2, 2]])
      Out[11]: 
array([[1, 2],
       [6, 8]])

我希望能夠說明兩個陣列的行為方式有何不同。

Answer 3

使用reshape（）函數，例如打開python終端並輸入以下內容：

    >>> import numpy as np
    >>> a = np.random.random(5)
    >>> a
    array([0.85694461, 0.37774476, 0.56348081, 0.02972139, 0.23453958])
    >>> a.shape
    (5,)
    >>> b = a.reshape(5, 1)
    >>> b.shape
    (5, 1)