Quelle est la différence entre les formes de tableau NumPy (R, 1) et (R,) ?

Différence entre les formes de tableau NumPy (R, 1) et (R,)

Dans NumPy, les tableaux peuvent avoir des formes qui diffèrent subtilement, tels que (R, 1) et (R,). Ces formes peuvent sembler similaires, mais il existe des différences sous-jacentes dans la façon dont elles sont interprétées et traitées.

1. Comprendre la structure des tableaux

Les tableaux NumPy se composent d'un tampon de données et d'une vue. Le tampon de données stocke les éléments de données brutes, tandis que la vue décrit comment interpréter les données. La forme fait partie de la vue et spécifie le nombre de dimensions et d'éléments du tableau.

Formes (R, 1) et (R,)

• (R, 1) : Cette forme représente un tableau avec R lignes et 1 colonne. Il se comporte comme un tableau unidimensionnel mais a une dimension supplémentaire de taille 1.
• (R,) : Cette forme représente un tableau avec R lignes uniquement. Il se comporte comme un véritable tableau unidimensionnel sans aucune dimension supplémentaire.

2. Raisons des différentes formes

NumPy a choisi de prendre en charge les deux formes pour des raisons historiques et pour offrir de la flexibilité dans certaines opérations. Certaines opérations attendent ou produisent des tableaux avec une forme particulière, conduisant à un comportement différent selon la forme d'entrée.

3. Implications pour la multiplication matricielle

Dans votre exemple, numpy.dot(M[:,0], numpy.ones((1, R))), les formes peuvent causer un problème. M[:,0] a la forme (R,) tandis que numpy.ones((1, R)) a la forme (1, R), ce qui conduit à une erreur de désalignement. Pour résoudre ce problème, vous pouvez explicitement remodeler M[:,0] en (R, 1).

4. Meilleures pratiques

Bien qu'il n'y ait pas de préférence stricte entre (R, 1) et (R,), il est généralement recommandé d'utiliser (R, 1) lorsqu'un tableau est logiquement unidimensionnel mais nécessite un supplément dimension pour certaines opérations. Soyez conscient des formes attendues dans toutes les fonctions que vous utilisez pour éviter les erreurs.

Approches alternatives

Dans votre exemple, vous pouvez également envisager les alternatives suivantes pour éviter de remodeler :

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

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