Python 何时重塑numpy数组，如（3，）

有些事情成倍增加，加上a的失败。 那么形状（3，）用于什么呢？

形状

（n，）

表示一维数组。如果执行

重塑（3，1）

操作，将得到一个包含一列和三行的二维数组

不确定你的问题到底是什么，你能详细说明一下吗？

形状

（n，）

表示一维数组。如果执行

重塑（3，1）

操作，将得到一个包含一列和三行的二维数组

不确定你的问题到底是什么，你能详细说明一下吗？

重塑（n，m）用于更改现有多维数组的维度。 由于两个数组的维数不匹配，乘法可能失败。检查它们是否具有相同的尺寸。如果不是的话，你将无法将它们相乘，它应该具有相同的维度。要了解更多关于整形（n，m）的信息，请访问numpy模块的官方文档。

整形（n，m）用于更改现有多维数组的维数。 由于两个数组的维数不匹配，乘法可能失败。检查它们是否具有相同的尺寸。如果不是的话，你将无法将它们相乘，它应该具有相同的维度。要了解更多关于重塑（n，m）的信息，请访问numpy模块的官方文档。

（3，）

表示一个元素的元组。因为

（3）

只是一个标量

3

，而不是元组。numpy数组

。shape

始终是一个元组。

（3，）

表示一个元素的元组。因为

（3）

只是一个标量

3

，而不是元组。numpy数组

。shape

始终是一个元组

 a=np.arange(3)   
 a.shape    #(3,)
 a.reshape(3,1)