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NumPy でベクトルを 1d または 2d ndarrays として表すための標準的な方法はありますか? ベクトルを 2 次元配列として表す MATLAB から移行しています。

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私の経験では、ベクトルの numpy では 1D が標準です。n要素のベクトルを形状の 2D 配列として保持する唯一の正当(1, n)な理由(n, 1)は、行ベクトルと列ベクトルを区別したい線形代数のコンテキストにあります。EitanT が彼の削除された答えをほのめかしたように、おそらく numpy の型を使用することをお勧めします。これ は、matrix単一要素アクセスを除いて戻り値の 2D 形状を保持aし(m, n)ます。両方の場合において。a[0](n,)ndarray(1, n)matrixa[0, 0]

shape の 1D ベクトルに固執する場合(n,)、2D 形状を必要とする特定の操作のためにオンザフライで形状を変更できます。

a.reshape(-1, 1) # shape (n, 1)
a[:, None] # shape (n, 1)
a.reshape(1, -1) # shape (1, n)
a[None, :] # shape (1, n)

Numpy は、2D 配列が関与する操作のためにブロードキャスト(1, n)するときに、1D ベクトルを自動的に形状を変更します。

于 2013-01-02T17:53:00.650 に答える
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matlab では (歴史的な理由から私は主張します)、基本型は配列 (行列) によるものであるため、スカラーは 1 行 1 列の配列であり、ベクトルは 1M行1 列または 1 行 1 列の配列です。(メモリ レイアウトは常に Fortran スタイルです)。NNN

この「制限」は には存在しませんnumpy。真のスカラーがあり、ndarrayは好きなだけ次元を持つことができます。(メモリ レイアウトは、C または Fortran-contigous にすることができます。) このため、推奨される (標準の) プラクティスはありません。アプリケーションに応じて、ニーズにより適したものを選択するのはあなた次第です。

于 2013-01-02T17:55:23.517 に答える