numpy.matrix.A1和ravel之间的区别

Question

据我所知，我还没有看到任何重新发布的帖子，如果有的话，请注意我。

根据SciPy website，numpy.matrix.A1相当于np.asarray(x).ravel()。

  

一个例子足以说明问题：

x = np.matrix(np.arange(12).reshape((1, -1)))


print("Shape of x: ", x.shape)
print("Shape of x with asarray: ", np.asarray(x).shape)
print("Equality: ", np.array_equal(x, np.asarray(x)))
print("Shape of x ravel flatten: ", x.ravel().shape)
print("Shape of x ravel flatten with asarray: ", np.asarray(x).ravel().shape)

     

打印：

Shape of x:  (1, 12)
Shape of x with asarray:  (1, 12)
Equality:  True
Shape of x ravel flatten:  (1, 12)
Shape of x ravel flatten with asarray:  (12,)

问题：

如所观察到的，扁平数组的维度与asarray 不同，只是想知道为什么它会在尺寸上呈现这种不一致性？

从np asarray函数的实现，我没有看到任何可能导致维度问题的事情，而且它通过了相等性测试（x == np.asarray(x)）。但除此之外，可能会对数组进行隐式更改。

def asarray(a, dtype=None, order=None):
    return array(a, dtype, copy=False, order=order)

编辑：

这可能令人困惑

  

加上它通过了相等测试（x == np.asarray(x)）

更确切地说，我的意思是，它通过了相等性测试（np.array_equal(x, np.asarray(x))）