Desarrollo de Python
  1. Desarrollo de Python
  3. Diferencia entre estas formas de matriz en numpy
Intereting Posts
Python Glob sin la ruta completa, solo el nombre del archivo versión de múltiples números en Mac OS X ¿Por qué #include no funciona? Tamaño de la lista en memoria Determinar si un subproceso de python falla Pandas groupby ordenar en multiindex Convertir una cadena (con notación científica) a un int en Python Python: subíndice un módulo No es una opción válida para el campo de selección dynamic WTFORMS Consulta multi POST (modo de sesión) ¿Cómo puedo probar si existe un valor int en Python Enum sin usar try / catch? Uso de inception_resnet_v2 pre-entrenado con Tensorflow eliminar el salto de línea de cada elemento en python La estructura de ctypes de Python se sobrescribe cuando se asigna más memoria Comportamiento extraño de np.sqrt para enteros muy grandes

Diferencia entre estas formas de matriz en numpy

¿Cuál es la diferencia entre 2 matrices cuyas formas son:

(442,1) y (442,) ?

Imprimir ambos produce una salida idéntica, pero cuando compruebo la igualdad == , obtengo un vector 2D como este: 

array([[ True, False, False, ..., False, False, False], [False, True, False, ..., False, False, False], [False, False, True, ..., False, False, False], ..., [False, False, False, ..., True, False, False], [False, False, False, ..., False, True, False], [False, False, False, ..., False, False, True]], dtype=bool)

¿Alguien puede explicar la diferencia?

Una matriz de forma (442, 1) es bidimensional. Tiene 442 filas y 1 columna.

Una matriz de forma (442, ) es unidimensional y consta de 442 elementos.

Tenga en cuenta que sus reproducciones deben verse diferentes también. Hay una diferencia en el número y la colocación de paréntesis: 

 In [7]: np.array([1,2,3]).shape Out[7]: (3,) In [8]: np.array([[1],[2],[3]]).shape Out[8]: (3, 1)

Tenga en cuenta que podría usar np.squeeze para eliminar ejes de longitud 1: 

 In [13]: np.squeeze(np.array([[1],[2],[3]])).shape Out[13]: (3,)

Las reglas de transmisión NumPy permiten que los nuevos ejes se agreguen automáticamente a la izquierda cuando sea necesario. Entonces (442,) puede transmitir a (1, 442) . Y los ejes de longitud 1 pueden transmitir a cualquier longitud. Entonces, cuando se prueba la igualdad entre una matriz de forma (442, 1) y una matriz de forma (442, ) , la segunda matriz se convierte en forma (1, 442) y luego las dos matrices expanden sus ejes de longitud 1, por lo que que ambos se conviertan en matrices de formas emitidas (442, 442) . Esta es la razón por la que cuando probó la igualdad, el resultado fue una matriz booleana de forma (442, 442) . 

 In [15]: np.array([1,2,3]) == np.array([[1],[2],[3]]) Out[15]: array([[ True, False, False], [False, True, False], [False, False, True]], dtype=bool) In [16]: np.array([1,2,3]) == np.squeeze(np.array([[1],[2],[3]])) Out[16]: array([ True, True, True], dtype=bool)