对于np.数组（[1,2,3]），为什么形状是（3，）而不是（3,1）？[副本]

Question

我注意到，对于具有3个元素的秩1数组，numpy返回（3，）作为形状。我知道这个元组表示数组沿每个维度的大小，但为什么不是（3,1）？

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])  # Create a rank 1 array
print a.shape            # Prints "(3,)"

b = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])   # Create a rank 2 array
print b.shape                     # Prints "(2, 3)"

Answer 1

你同样可以问，为什么形状不是（3,1,1,1,1,1,1)？毕竟，它们是等价的。

NumPy经常选择折叠单个维度，或者将其视为可选维度，例如在广播期间。这是强大的，因为3矢量与3x1x1矩阵具有完全相同的元素数量和相同的相对方向。

Answer 2

简而言之，这是因为它是一维数组（因此是单元素形状元组）。或许以下内容有助于澄清问题：

>>> np.array([1, 2, 3]).shape
(3,)
>>> np.array([[1, 2, 3]]).shape
(1, 3)
>>> np.array([[1], [2], [3]]).shape
(3, 1)

我们甚至可以去三维（甚至更高）：

>>> np.array([[[1]], [[2]], [[3]]]).shape
(3, 1, 1)