Question

以下两个之间有什么区别（为什么在第一种情况下缺少尺寸）：

zeros((3,)).shape
Out[67]: (3,)

zeros((3,1)).shape
Out[68]: (3, 1)

Answer 1

数组的shape是其维度的元组。具有一个维度的数组具有（n，）的形状。二维数组的形状为（n，m），三维数组的形状为（n，m，k）等等。

当您从(3,)更改为(3,1)时，您将从1维更改为2维。

您可以继续以这种方式添加尺寸（您可以使用.ndim检查数组的尺寸数量）：

一个维度：

>>> a = np.zeros((2))
array([ 0.,  0.])
>>> a.shape
(2,)
>>> a.ndim
1

两个维度：

>>> b = np.zeros((2,2))
array([[ 0.,  0.],
       [ 0.,  0.]])
>>> b.shape
(2,2)
>>> b.ndim
2

三个维度：

>>> c = np.zeros((2,2,2))
array([[[ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.]],

       [[ 0.,  0.],
        [ 0.,  0.]]])
>>> c.shape
(2,2,2)
>>> c.ndim
3

四个维度：

>>> d = np.zeros((2,2,2,2))
array([[[[ 0.,  0.],
         [ 0.,  0.]],

        [[ 0.,  0.],
         [ 0.,  0.]]],


       [[[ 0.,  0.],
         [ 0.,  0.]],

        [[ 0.,  0.],
         [ 0.,  0.]]]])
>>> d.shape
(2,2,2,2)
>>> d.ndim
4

numpy数组形状缺少维度

1 个答案: