Python numpy：形状向量（5,1）和（5，）有什么区别？

我发现为了使用点积，我经常不得不将（5，）重塑成（5,1）。有什么我不能用一个点积和一个向量（5，）呢？

这是因为当你用

arr=np.ones（（5））

创建一个数组时，它会得到一个包含5个元素的1D数组，另一方面当你用

arr=np.ones（（5，1））

创建一个包含5行1列的2D数组。下面的示例会让您更清楚：

>>> import numpy as np 
>>> a = np.ones((5, 1))
>>> a
array([[ 1.],
       [ 1.],
       [ 1.],
       [ 1.],
       [ 1.]])
>>> a = np.ones((5))
>>> a
array([ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.])

---

要使用点积，需要矩阵（用2D数组表示）。维度为（5，）的数组是由5项组成的平面数组（1D数组），其中as（5，1）是包含1列和5行的矩阵

>>> import numpy as np
>>> np.zeros((5,))
array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.])    # single flat array
>>> np.zeros((1,5))
array([[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.]])  # array with-in array
>>> np.zeros((5,1))
array([[ 0.],
       [ 0.],
       [ 0.],
       [ 0.],
       [ 0.]])
>>>

“我不能用一个点积和一个向量的形状（5，）”-你可以这样做