Python 如何将2d numpy数组的一行作为2d数组获取

如何从NxM numpy数组中选择一行作为大小为1xM的数组：

> import numpy
> a = numpy.array([[1,2], [3,4], [5,6]])
> a
array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6]])
> a.shape
(e, 2)
> a[0]
array([1, 2])
> a[0].shape
(2,)

我想要

a[0].shape == (1,2)

---

我这样做是因为我想要使用的库似乎需要它。

如果您已经有了它，请调用

.reforme（）

：

您还可以首先使用一个范围使阵列保持二维：

>>> b = a[0:1]
>>> b
array([[1, 2]])
>>> b.shape
(1, 2)

---

请注意，所有这些都将具有相同的备份存储。

如果您有形状

（2，）

的东西，并且您希望添加一个新轴，以便形状是

（1,2）

，最简单的方法是使用

np.newaxis

：

a=np.array（[1,2]）
a、 形状
#(2,)
b=a[np.newaxis，：]
打印b
#数组（[[1,2]]）
b、 形状
#(1,2)

---

如果您有形状

（N，2）

的某个对象，并且希望以相同的维度对其进行切片以获得形状

（1,2）

的切片，则可以使用长度范围

1

作为切片，而不是一个索引：

a=np.array（[[1,2]，[3,4]，[5,6]）
a[0:1]
#数组（[[1，2]]）
a[0:1]。形状
#(1,2)

另一个技巧是某些函数具有

keepdims

选项，例如：

a
#数组（[[1,2]，
#       [3, 4],
#       [5, 6]])
a、 总数（1）
#数组（[3,7,11]）
a、 总和（1，keepdims=True）
#数组（[[3]，
#       [ 7],
#       [11]])

>>> b = a[0:1]
>>> b
array([[1, 2]])
>>> b.shape
(1, 2)