Numpy如何避免创建多维数组

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy避免创建多维数组的问题。

Numpy是Python中用于科学计算的一个重要库。它可以处理大量的数据，包括一维数组、多维数组、矩阵等。但是，在使用Numpy时，有时会遇到需要处理的数据不是标准形式的情况。比如，我们需要对一维数组进行一些操作，但是Numpy默认会将数组传入函数之前自动转化为多维数组，这就会带来麻烦。接下来，我们将介绍如何避免这个问题。

阅读更多：Numpy 教程

问题的来源

这个问题的来源是Numpy对数组的处理方式。Numpy将一维数组表示为一个向量（vector），这个向量可以看成是只有一列的矩阵。因此，Numpy会自动将一维数组转化为一个只有一列的矩阵。例如：

import numpy as np
arr = np.array([1,2,3])
print(arr)

输出：

array([1, 2, 3])

此时，我们可以看到输出的是一个一维数组，与我们输入的是一样的。但是当我们将这个数组作为参数传入函数时，就会出现问题。

import numpy as np
arr = np.array([1,2,3])

def func(arr):
    print(arr.shape)

func(arr)

输出：

(3,)

我们可以看到，当将一维数组传入函数时，它被自动转化为一个只有一列的矩阵，就算数组本身只有一行。这是因为Numpy将向量作为行向量（row vector）处理。所以，如果一个数组只有一行，它也会被当做一列处理。

避免创建多维数组的方法

为了避免这个问题，我们可以使用一些函数来创建只有一列的矩阵。这些函数包括
“`reshape“`、“`newaxis“`和“`atleast_2d“`。使用这些函数可以保证我们输入的是一个只有一列的矩阵，而不是一个多维数组。

reshape函数

reshape函数将一个数组重新塑造成指定的形状。我们可以使用这个函数将一维数组变成只有一列的矩阵。例如：

import numpy as np
arr = np.array([1,2,3])

def func(arr2):
    print(arr2.shape)

arr2 = np.reshape(arr,(-1,1))
func(arr2)

输出：

(3, 1)

我们可以看到，输入的数组在使用
“`reshape“`函数变形之后，变成了只有一列的矩阵。

newaxis函数

newaxis函数可以在数组中增加一个轴。我们可以使用这个函数在数组中增加一个新的轴，使得数组成为只有一列的矩阵。例如：

import numpy as np
arr = np.array([1,2,3])

def func(arr2):
    print(arr2.shape)

arr2 = arr[:,np.newaxis]
func(arr2)

输出：

(3, 1)

我们可以看到，使用
“`newaxis“`函数使得原本的一维数组变成了只有一列的矩阵。

atleast_2d函数

atleast_2d函数将一个数组转化成至少是二维的形式。我们可以使用这个函数将一维数组转化成只有一列的矩阵。例如：

import numpy as np
arr = np.array([1,2,3])

def func(arr2):
    print(arr2.shape)

arr2 = np.atleast_2d(arr).T
func(arr2)

输出：

(3, 1)

我们可以看到，使用
“`atleast_2d“`函数将一维数组转化成只有一列的矩阵。同时，使用了“`T“`操作符将其转置，使得这个矩阵成为只有一列的形式。

示例

为了更好地理解这个问题，我们来看一下一个用例。假设我们要计算一个一维数组的和，我们可以使用Numpy的
“`sum“`函数来计算。但是，如果我们直接传入这个数组，它会被转化成一个多维数组，导致计算结果错误。所以，我们需要使用上述方法将其转化成只有一列的矩阵。例如：

import numpy as np
arr = np.array([1,2,3])

# 错误的方法
print(np.sum(arr))

# 正确的方法
arr2 = arr[:,np.newaxis]
print(np.sum(arr2))

输出：

6
6

我们可以看到，如果直接使用一维数组，计算结果是错误的。但是如果将其转化成只有一列的矩阵，结果就是正确的。

总结

在使用Numpy时，需要注意它对一维数组的处理方式，避免因此带来的错误。我们可以使用reshape、newaxis和atleast_2d函数来将一维数组转化成只有一列的矩阵。当我们需要对一维数组进行操作时，使用上述方法可以让操作更加准确。