Was ist der Unterschied zwischen den NumPy-Array-Formen (R, 1) und (R,)?

Unterschied zwischen NumPy-Array-Formen (R, 1) und (R,)

In NumPy können Arrays Formen haben, die sich geringfügig unterscheiden. wie (R, 1) und (R,). Diese Formen mögen ähnlich erscheinen, es gibt jedoch grundlegende Unterschiede in der Art und Weise, wie sie interpretiert und verarbeitet werden.

1. Array-Struktur verstehen

NumPy-Arrays bestehen aus einem Datenpuffer und einer Ansicht. Der Datenpuffer speichert die Rohdatenelemente, während die Ansicht beschreibt, wie die Daten zu interpretieren sind. Die Form ist Teil der Ansicht und gibt an, wie viele Dimensionen und Elemente das Array hat.

Formen (R, 1) und (R,)

• (R, 1): Diese Form stellt ein Array mit R Zeilen und 1 Spalte dar. Es verhält sich wie ein eindimensionales Array, verfügt jedoch über eine zusätzliche Dimension der Größe 1.
• (R,): Diese Form stellt ein Array mit nur R Zeilen dar. Es verhält sich wie ein echtes eindimensionales Array ohne zusätzliche Dimensionen.

2. Gründe für unterschiedliche Formen

NumPy hat sich aus historischen Gründen dafür entschieden, beide Formen zu unterstützen und um bei bestimmten Vorgängen Flexibilität zu bieten. Einige Operationen erwarten oder erzeugen Arrays mit einer bestimmten Form, was je nach Eingabeform zu unterschiedlichem Verhalten führt.

3. Implikationen für die Matrixmultiplikation

In Ihrem Beispiel numpy.dot(M[:,0], numpy.ones((1, R))) können die Formen ein Problem verursachen. M[:,0] hat die Form (R,), während numpy.ones((1, R)) die Form (1, R) hat, was zu einem Fehlausrichtungsfehler führt. Um dieses Problem zu lösen, können Sie M[:,0] explizit in (R, 1) umformen.

4. Best Practices

Obwohl es keine strenge Präferenz zwischen (R, 1) und (R,) gibt, wird im Allgemeinen die Verwendung von (R, 1) empfohlen, wenn ein Array logisch eindimensional ist, aber ein Extra erfordert Dimension für bestimmte Operationen. Achten Sie auf die erwarteten Formen in allen Funktionen, die Sie verwenden, um Fehler zu vermeiden.

Alternative Ansätze

In Ihrem Beispiel können Sie auch die folgenden Alternativen in Betracht ziehen, um Umformen zu vermeiden:

• numpy.dot(M.T, numpy.ones((R, 1)))
• M.sum(axis=0).reshape((R, 1))

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