Python 在二维中初始化numpy数组

那么，如果我想要一个numpy数组[0,1,2,3,4,5,6]（或者任何其他向量，比如说7个元素），它的维数是（7,1），而不是（7，），那么在我创建它时，有没有这样做，而不是写

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t=np.expand_dims（np.array（range（7）），axis=1）

？

我能想到的最好方法是

i = range(7)

j = np.array(i)[:, None]

略短一点的方法是：

j = np.atleast_2d(i).T

把它调换一下

x = np.array([range(7)]).T

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基本相同，但较短：

np.arange（7）[：，无]

？从

范围（7）

开始，您需要以某种方式扩展DIM。但是，假设您有一个向量[20,13,0,13,12，-3,9]，它不起作用。我觉得很奇怪，numpy默认创建了这些“无量纲”向量。

np.array（range（7））。重塑（（7,1））

或

np.array（[list（range（7））））。T

是我能想到的最好的方法。似乎你需要添加一些额外的方法/函数来完成这项工作…

np.arange（7）

不是无量纲的。它是1d，我们不需要2d来表示7个数字的列表。