關於在Python

Question

與NumPy陣列之間有什麼區別：

import numpy as np 
A = np.zeros((3,)) 

和

import numpy as np 
B = np.zeros((1,3)) 

謝謝您的回答！

Answer 1

希望這些說明在實踐中的差異。

>>> A = np.zeros((3,)) 
>>> B = np.zeros((1,3)) 
>>> A #no column, just 1D 
array([ 0., 0., 0.]) 
>>> B #has one column 
array([[ 0., 0., 0.]]) 
>>> A.shape 
(3,) 
>>> B.shape 
(1, 3) 
>>> A[1] 
0.0 
>>> B[1] #can't do this, it will take the 2nd column, but there is only one column. 

Traceback (most recent call last): 
    File "<pyshell#89>", line 1, in <module> 
    B[1] 
IndexError: index 1 is out of bounds for axis 0 with size 1 
>>> B[0] #But you can take the 1st column 
array([ 0., 0., 0.]) 
>>> B[:,1] #take the 2nd cell, for each column 
array([ 0.]) 
>>> B[0,1] #how to get the same result as A[1]? take the 2nd cell of the 1st col. 
0.0 

Answer 2

第一個產生的零的1D numpy.array：

>>> import numpy as np 
>>> A = np.zeros((3,)) 
>>> A 
array([ 0., 0., 0.]) 
>>> A[0] 
0.0 
>>> 

第二創建2D 1行和3列的numpy.array，用零填充：

>>> import numpy as np 
>>> B = np.zeros((1,3)) 
>>> B 
array([[ 0., 0., 0.]]) 
>>> B[0] 
array([ 0., 0., 0.]) 
>>> 

這裏是如果您需要更多詳細信息，請參閱numpy.zeros和numpy.array。

Answer 3

A是一個具有三個元素的一維數組。

B是具有一行三列的二維陣列。

您也可以使用C = np.zeros((3,1))這將創建一個三行和一列的二維數組。

A，B和C具有相同的元素 - 不同之處在於它們將如何被稍後調用解釋。例如，某些numpy調用可以在特定的維度上運行，或者可以被告知在特定的維度上運行。例如總和：

>> np.sum(A, 0) 
    3.0 
>> np.sum(B, 0) 
    array([ 1., 1., 1.]) 

他們也有不同的行爲與基體/張量操作，如dot，並且也喜歡hstack和vstack操作。

如果你打算使用的是矢量，表單A通常會做你想要的。額外的「單身」維度（即尺寸爲1的維度）只是您必須追蹤的額外信息。但是，如果您需要與二維數組交互，則可能需要區分行向量和列向量。在這種情況下，表格B和C將會很有用。