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<分区>
我对这个很好奇有一段时间了。我可以忍受，但如果不小心，它总是会咬我，所以我决定把它贴在这里。假设以下示例(Numpy 版本 = 1.8.2):
a = array([[0, 1], [2, 3]])
print shape(a[0:0, :]) # (0, 2)
print shape(a[0:1, :]) # (1, 2)
print shape(a[0:2, :]) # (2, 2)
print shape(a[0:100, :]) # (2, 2)
print shape(a[0]) # (2, )
print shape(a[0, :]) # (2, )
print shape(a[:, 0]) # (2, )
我不知道别人怎么想，但我觉得结果不一致。最后一行是列向量，而倒数第二行是行向量，它们应该有不同的维度——在线性代数中它们是这样的! (第 5 行是另一个惊喜，但我暂时忽略它)。考虑第二个例子:
solution = scipy.sparse.linalg.dsolve.linsolve.spsolve(A, b) # solution of dimension (n, )
analytic = reshape(f(x, y), (n, 1)) # analytic of dimension (n, 1)
error = solution - analytic
现在错误的维度是 (n, n)。是的，在第二行我应该使用 (n, ) 而不是 (n, 1)，但是为什么呢？我以前经常使用 MATLAB，其中一维向量具有维度 (n, 1)，linspace/arange 返回维度数组 (n, 1)，并且永远不存在 (n, )。但是在 Numpy 中 (n, 1) 和 (n, ) 并存，并且有很多单独处理维度的函数:atleast、newaxis 和 reshape 的不同用途，但对我来说这些函数更多的是困惑而不是帮助。如果一个数组打印成 [1,2,3]，那么直觉上维度应该是 [1,3] 而不是 [3,]，对吗？如果 Numpy 没有 (n, )，我只能看到清晰度的提高，而不是功能的损失。
所以这背后一定有一些设计原因。我一直在不时地寻找，没有找到明确的答案或报告。有人可以帮助澄清这种困惑或为我提供一些有用的引用资料吗？非常感谢您的帮助。
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！