np.array 的shape (2,)与(2,1)的分别是什么意思

本文解析了NumPy数组的各种形状表示方法,包括一维和二维数组的shape属性含义,并通过实例展示了不同形状数组的区别。

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[1,2]的shape值(2,),意思是一维数组,数组中有2个元素。
a = np.array([1,2,3])
a.shape

输出为(3,)
它更多的是和多维做对比,表示一维数组,如果非要从行列的角度考虑。如果 W.shape = (2, 4), x.shape = (2, ) np.dot(W.T, x):此时x是列向量, np.dot(x, W) 此时 x 是行向量,两种情况下返回的也均是一维向量,无所谓行列的概念。

[[1],[2]]的shape值是(2,1),意思是一个二维数组,每行有1个元素。
a = np.array([[1,2,3],
[4,5,6]])
a.shape

输出为(2,3)

[[1,2]]的shape值是(1,2),意思是一个二维数组,每行有2个元素。
a = np.array([[1,2,3]])
a.shape

输出为(1,3)

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