python - 将 numpy (n,) 向量 reshape 为 (n,1) 向量

Question

所以当我需要做一些线性代数时，我更容易将向量视为列向量。因此，我更喜欢 (n,1) 这样的形状。

形状 (n,) 和 (n,1) 之间是否存在显着的内存使用差异？

什么是首选方式？

以及如何将 (n,) 向量 reshape 为 (n,1) 向量。不知何故 b.reshape((n,1)) 并不能解决问题。

a = np.random.random((10,1))
b = np.ones((10,))
b.reshape((10,1))
print(a)
print(b)

[[ 0.76336295]
 [ 0.71643237]
 [ 0.37312894]
 [ 0.33668241]
 [ 0.55551975]
 [ 0.20055153]
 [ 0.01636735]
 [ 0.5724694 ]
 [ 0.96887004]
 [ 0.58609882]]
[ 1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.]

Answer 1

使用 python 语法糖更简单的方法是使用

b.reshape(-1,1)

系统将自动计算正确的形状而不是“-1”