Question

好的，所以我发现可以有形状为0的数组。
对于只有0作为唯一尺寸的情况，这对我来说很有意义。这是一个空数组。

np.zeros(0)

但是如果您有这样的情况：

np.zeros((0, 100))

让我感到困惑。为什么这样定义？

Answer 1

据我所知，这只是表示空数组的一种多余方法。如果您有“空”行，对于python似乎并不重要。

假设我们有一个给定数组a：

import numpy as np

a = np.zeros((0,100))

如果我们打印出所有内容，那么我们得到的就是空数组本身：

print(a)

>>> []

此外，我们实际上可以看到，尽管保持了它的形状，

np.shape(a)

>>> (0, 100)

但是，如果您尝试按位置访问给定元素，例如：

print(a[0])

或

print(a[0][0])

您收到IndexError：

IndexError: index 0 is out of bounds for axis 0 with size 0

因此，我相信，尽管您为空数组指定了形状，但它们的数学含义是相同的。

Answer 2

在这种情况下，这两个语句是等价的：

print(np.zeros(0))
>>>[]

print(np.zeros((0,100)))
>>>[]

这是因为空数组是空数组。你的直觉是正确的。如果您输入：

np.zeros(10)

或

np.zeros((1,10))

您还将获得相同的数组，即[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]。仅当您指的是实际更改数组形状的数字时，形状才重要。例如：

print(np.zeros((2,3)))
>>>[[0,0,0]
   [0,0,0]]

但是：

print(np.zeros((3,2)))
>>>[[0,0]
    [0,0]
    [0,0]]

没有什么特别不透明的。您的常识实际上在这里适用。如果数组为空，则添加到该数组中的其他任何维度都不重要。