为什么 `a.T` 不转置一维 NumPy 数组？

如何转置一维 NumPy 数组

使用 Python 的 NumPy 库时，理解转置的概念对于操作数组至关重要。但是，尝试转置一维数组时可能会出现混乱。

为了说明这一点，请考虑以下代码：

import numpy as np
a = np.array([5,4])
print(a)
print(a.T)

此代码的输出显示 a.T 不会将数组转置为预期的。这是因为一维数组的转置也是一维数组。相反，当数组是 2D 时，例如 `[[],[]]，转置可以正确交换行和列。

要获得所需的 1D 数组转置，可以将其转换为二维数组然后转置它。这是使用 np.newaxis （或 None）实现的，它向数组添加了一个额外的维度：

a = np.array([5,4])[np.newaxis]
print(a)
print(a.T)

此过程有效地将向量转换为列向量，然后正确转置它。

需要注意的是，在大多数情况下，添加额外的维度是不必要的，因为 NumPy 在计算中自动广播一维数组，有效地消除了区分行向量和列向量的需要。

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