numpy：形状（5,1）と（5、）のベクトルの違いは何ですか？

Question

ドットプロダクトを使用するために、しばしば（5,1）に（5,1）を変形しなければならないことがわかりました。私はちょうど形状（5、）のベクトルでドットプロダクトを使うことができないのですか？

Answer 1

内積を使用するには、（2次元配列で表される）の行列を必要としています。次元（5、）を持つ配列は、5つの項目のフラットな配列（1D配列）です。ここで、as（5,1）は1列と5行の行列です。

>>> import numpy as np 
>>> np.zeros((5,)) 
array([ 0., 0., 0., 0., 0.]) # single flat array 
>>> np.zeros((1,5)) 
array([[ 0., 0., 0., 0., 0.]]) # array with-in array 
>>> np.zeros((5,1)) 
array([[ 0.], 
     [ 0.], 
     [ 0.], 
     [ 0.], 
     [ 0.]]) 
>>> 

Answer 2

arr = np.ones((5))で配列を作成すると、配列がarr = np.ones((5, 1))で作成されたときに5要素の1D配列が得られ、5行と1列の2D配列が作成されるからです。次の例はあなたにそれがより明確になるだろう：

>>> import numpy as np 
>>> a = np.ones((5, 1)) 
>>> a 
array([[ 1.], 
     [ 1.], 
     [ 1.], 
     [ 1.], 
     [ 1.]]) 
>>> a = np.ones((5)) 
>>> a 
array([ 1., 1., 1., 1., 1.])