Question

更多Pythonic的做法是什么？

min_odds = np.arange( 1.05, 2.0, 0.01 )
min_odds = min_odds.reshape( len( min_ods ), -1 )

代码创建一个形状的ndarray（95，）并将其转换为shape（95,1）。

另外，为什么numpy有时会创建一个大小为（95，）的数组，并且最后一个空白是空白的？

Answer 1

我经常使用arange跟reshape生成测试数组，例如

 np.arange(12).reshape(3,4)

使用-1避免使用len()，例如

 np.arange(10).reshape(-1,1).shape # (10, 1)

arange始终返回1d数组。 numpy数组可以包含任意数量的维度，包括0.形状表示为元组。 (10,)只是一个单词元组。（需要将其与(10)区分开来。）

Answer 2

如果您愿意，可以使用np.newaxis（这只是None的精美别名）切片：

>>> np.arange( 1.05, 2.0, 0.01 )[:,np.newaxis].shape
(95, 1)

如果您更喜欢自己所拥有的内容，我将摆脱-1并使用1（除非您希望您的用户必须查找{ {1}}应该像我刚才那样......）。

-1

至于你的第二个问题，

＆＃34;为什么numpy有时会创建一个大小为（95，）的数组，并且最后一个空白是空白的？＆＃34;

我并非100％确定我明白你的要求。 >>> arr = np.arange( 1.05, 2.0, 0.01 ) >>> arr = arr.reshape(len(arr), 1) >>> arr.shape (95, 1) 是ndarray.shape。具有单个元素的字符串表示的元组看起来像tuple。

^{另请注意以下关于在这种情况下更喜欢(something,)到np.linspace的评论。}

np.arange然后重塑

2 个答案: