Python 大小为（100，1）和（100，）的numpy数组之间有什么区别？

我有两个来自不同函数的变量，第一个

a

是：

<class 'numpy.ndarray'>
(100,)

<class 'numpy.ndarray'>
(100, 1)

如果我试图通过以下方式将它们关联起来：

from scipy.stats import pearsonr
p, r= pearsonr(a, b)

我得到：

    r = max(min(r, 1.0), -1.0)
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

我的问题是：

a和b的区别是什么

我该如何解决这个问题

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您需要在第一个数组上调用整形函数以

。整形（（100,1））

整形将更改np数组的“shape”属性，这将使1D数组[1,2,3，…，100]变为2D数组[[1]，[2]，[3]，…[100]

（100,1）是长度为1的行的2D数组，如=

[1]，[2]，[3]，[4]]

第二个是1d数组

[1,2,3,4]

a1 = np.array([[1],[2],[3],[4]])
a2 = np.array([1, 2, 3, 4 ])

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第一个问题的答案：

a

是一个向量，

b

是一个矩阵。查看此stackoverflow链接了解更多详细信息：

第二个问题的答案：

我认为将一种形式转换为另一种形式应该很好。对于您提供的函数，我想它需要向量，因此只需使用

b=b来重塑b。重塑（-1）

将其转换为单个维度（向量）。请看以下示例以供参考：

>>将numpy作为np导入
>>>从scipy.stats导入pearsonr
>>>a=np.random.random（（100，））
>>>b=np.随机.随机（（100,1））
>>>打印（a.形状，b.形状）
(100,) (100, 1)
>>>p，r=pearsonr（a，b）
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“”，第1行，在
文件“C:\Users\xyz\Appdata\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site packages\scipy\stats\stats.py”，第3042行，在pearsonr中
r=最大值（最小值（r，1.0），-1.0）
ValueError：包含多个元素的数组的真值不明确。使用a.any（）或a.all（）
>>>b=b。重塑（-1）
>>>p，r=pearsonr（a，b）
>>>打印（p，r）
0.10899671932026986 0.280372238354364

的可能重复为了提供更好的答案，您应该解释原因。