为什么在单索引数组的形状中多了一个逗号
一个numpy数组a a = numpy.arange(12)
形状为a.shape = (12，)
为什么我们需要逗号？形状（12）是为其他东西保留的吗？
共有2个答案
numpy 数组的形状属性始终返回元组。
数组中的维度和项数由其形状定义，形状是 N 个正整数的元组，用于指定每个维度的大小。
< code>(12，)只是一个单元素元组，因此这表明您有一个大小为< code>12的一维数组(因为元组的长度为1)。
此处记录。
我们不为一个元素元组使用（12）的原因是，圆括号也出现在公式中。E、 例如，在x=2*（57）中，部分（57）只是一个数字，而不是元组。但如果我们真的想让它成为一个单元素元组呢？后面的逗号表示这一点。比较：
>>> 2*(5+7)
24
>>> 2*(5+7,)
(12, 12)
对于列表，不需要尾随逗号，尽管某些样式指南建议它保持一致性。
>>> 2*[5+7]
[12, 12]
>>> 2*[5+7,]
[12, 12]
-
问题内容： 我有一个4-D NumPy数组，轴说x，y，z，t。我想取对应于t = 0的切片，并在y轴上排列顺序。 我有以下 我得到（5，4，3）而不是（4,5,3）。 我何时输入 我得到了预期的（4,5,3）。有人可以解释为什么第一个版本交换前两个维度吗？ 问题答案： 正如@hpaulj在评论中提到的，此行为是由于 混合了基本切片 和 高级索引： 在上面的代码片段中，发生了以下情况： 当我们沿最
-
问题内容： 我倾向于用括号为numpy数组（矩阵）建立索引，但是当我想对数组（矩阵）进行切片时，我注意到我必须使用逗号表示法。为什么是这样？例如， 问题答案： 这个： 表示“沿第一个轴获取所有索引，但沿第二个轴仅获取索引1”。 这个： 意思是“沿第一个轴获取所有索引（所以的全部），然后沿结果的 第一个 轴获取索引1 ”。您将应用于错误的轴。 并且仅是等效的，因为使用整数对数组进行索引会将所有其余轴
-
给出了一个由N个整数组成的零索引数组。这个数组的平衡指数是任意整数P，0≤ P 例如，考虑下面的数组A，由n＝8个元素组成： P=1是这个数组的平衡指数，因为： P=3是该数组的平衡指数，因为： P=7也是一个均衡指数，因为： 没有索引大于7的元素。 P=8不是平衡指数，因为它不满足条件0≤ P 现在我要写一个函数： 给定一个由N个整数组成的零索引数组a，它返回其任何平衡索引。函数应该返回−1如果
-
问题内容： 我有两个numpy数组A和B。A包含唯一值，而B是A的子数组。 例如： 问题答案： 您可以使用带有- 如果您关心维护订单，也可以使用- 对于一般情况，当＆是未排序的数组时，您可以在中引入选项，就像这样- 为了解决一般情况，我还会添加我最喜欢的内容- 样品运行-
-
问题内容： 假设我有一个带有任意值的矩阵A： 矩阵B包含A中元素的索引： 我该如何选择值一个指向由乙，即： 问题答案： 你可以使用 一个人也可以使用 样品运行
-
问题内容： 我有一个索引元组数组，我想用它从多维numpy数组中选取值， 理解只有在已知的情况下才有效。 有什么提示吗？ 问题答案： 您可以将的转置版本转换为元组，然后为矢量化解决方案建立索引-