Numpy庫的核心是ndarray，實際上就是N維數(shù)組（N-dimensional array），關(guān)于這個數(shù)據(jù)對象的詳細介紹，參考官方文檔最為合適。有一點要注意的是，ndarray的內(nèi)置方法只有30多個，常用的如求平均值可以寫a.mean()，但是求中位數(shù)就不可以，只能寫np.median(a)。

言歸正傳，在Numpy中維度dimension被稱為軸axis（復(fù)數(shù)為axes）。對于一維數(shù)組，如a = np.array([1, 2, 3])，a.shape 等于(3, )。

根據(jù)廣播機制的規(guī)則一，小維度數(shù)組的shape在最左邊補1，所以一維數(shù)組會被隱式解釋為二維行向量，當矩陣乘以行向量時，可以使用形狀 (n, ) 或 (1, n) 得到相同的結(jié)果。但是注意一維數(shù)組不能通過轉(zhuǎn)置變?yōu)槎S列向量。

更具體的，一維數(shù)組、二維行向量與二維列向量的轉(zhuǎn)換方式如下：

其中，flatten()和ravel()方法都是將數(shù)組展平為一維數(shù)組。兩者之間的主要區(qū)別在于，ravel()生成的是對父數(shù)組的引用（即“視圖”），這意味著對新數(shù)組的任何更改也會影響父數(shù)組，由于ravel不創(chuàng)建副本，因此內(nèi)存效率高。flatten()則是創(chuàng)建了一個副本，對副本進行修改不會影響父數(shù)組。

在很多方法中，軸是作為參數(shù)出現(xiàn)的axis=0, 1, ...，如下：

對于軸參數(shù)，我們應(yīng)該理解為“將要被消除或折疊的維度或軸”，而不是將要返回的維度或軸。因此，axis=0意味著行將要被折疊，多行將會變成一行；axis=1意味著列將要被折疊，多列將會變成一列。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的一文弄懂Numpy中ndarray的维度(dimension)/轴数(axis/axes)问题的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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