这些数组形状之间的差异numpy

这些数组形状之间的差异numpy

形状数组

(442, 1)

是二维的。它具有442行和1列。

形状数组

(442, )

是一维的，由442个元素组成。

请注意，他们的代表也应该看起来有所不同。括号的数量和位置有所不同：

In [7]: np.array([1,2,3]).shapeOut[7]: (3,)In [8]: np.array([[1],[2],[3]]).shapeOut[8]: (3, 1)

---

请注意，您可以

np.squeeze

用来删除长度为1的轴：

In [13]: np.squeeze(np.array([[1],[2],[3]])).shapeOut[13]: (3,)

---

NumPy广播规则允许在需要时
在左侧 自动添加新轴。因此

(442,)

可以广播到

(1, 442)

。长度为1的轴可以广播到任意长度。因此，当你测试形状的阵列之间的相等

(442,1)

和形状的阵列

(442, )

，所述第二阵列被提升到形状

(1,442)

，然后将两个阵列扩大它们的长度1上，使得它们都成为广播形状的阵列的轴

(442,442)

。这就是为什么当您测试相等性时，结果是一个布尔的shape数组

(442, 442)

。

In [15]: np.array([1,2,3]) == np.array([[1],[2],[3]])Out[15]: array([[ True, False, False],       [False,  True, False],       [False, False,  True]], dtype=bool)In [16]: np.array([1,2,3]) == np.squeeze(np.array([[1],[2],[3]]))Out[16]: array([ True,  True,  True], dtype=bool)