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python - numpy 数组,即 (n,1) 和 (n,)

转载 作者:太空狗 更新时间:2023-10-29 20:56:32 24 4
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形状为 (N,1) 和 (N,) 的 numpy 数组(比如说 X)之间有什么区别。它们不是 Nx1 矩阵吗?我问的原因是因为有时计算会返回一个或另一个。

最佳答案

这是一个一维数组:

>>> np.array([1, 2, 3]).shape
(3,)

这个数组是二维的,但是第一维只有一个元素:

>>> np.array([[1, 2, 3]]).shape
(1, 3)

转置给出你要求的形状:

>>> np.array([[1, 2, 3]]).T.shape
(3, 1)

现在,看看数组。仅填充此二维数组的第一列。

>>> np.array([[1, 2, 3]]).T
array([[1],
[2],
[3]])

给定这两个数组:

>>> a = np.array([[1, 2, 3]])
>>> b = np.array([[1, 2, 3]]).T
>>> a
array([[1, 2, 3]])
>>> b
array([[1],
[2],
[3]])

您可以利用广播:

>>> a * b
array([[1, 2, 3],
[2, 4, 6],
[3, 6, 9]])

缺失的数字已填好。考虑表格或电子表格中的行和列。

>>> a + b
array([[2, 3, 4],
[3, 4, 5],
[4, 5, 6]])

在更高的维度上这样做会更难发挥您的想象力。

关于python - numpy 数组,即 (n,1) 和 (n,),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/16995071/

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