在python中，将numpy数组形状从（1100）转换为（100）

我有一个np.array，我想将它存储在mat文件中，然后从代码中加载它。将其存储到mat文件的代码如下：

data = {'reduced_train_face': reduced_train_face.tolist(),
        'reduced_train_audio': reduced_train_audio.tolist(),
        'reduced_audio_labels': reduced_audio_labels.tolist()}

m4p.savemat('data.mat', data)

reduced_audio_labels = np.array(data['reduced_audio_labels'])

然后检索信息的代码如下所示：

data = {'reduced_train_face': reduced_train_face.tolist(),
        'reduced_train_audio': reduced_train_audio.tolist(),
        'reduced_audio_labels': reduced_audio_labels.tolist()}

m4p.savemat('data.mat', data)

reduced_audio_labels = np.array(data['reduced_audio_labels'])

我注意到文件的类型正在改变。加载前的文件类型为：

当我加载文件时：

这一变化给我带来了几个问题。如何将：（1100）转换为：（100，）

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将删除多余的维度

为什么要使用

.tolist（）

保存数组，而不是直接保存数组本身？显然在其他情况下不起作用。从（1100）到（100，）有什么意义？一些库的方法确实关心一维和二维向量之间的差异（例如，对于机器学习应用程序），尽管如您可能建议的那样，直觉上并不觉得它们应该太不同。