为什么转置一维 NumPy 数组不会改变其形状？

转置 NumPy 数组：解码一维矩阵行为

处理 NumPy 数组时，了解转置操作的行为至关重要，尤其是对于一维数组。转置一维数组会产生另一个一维数组，这与通常的预期相反。

与转置操作的混淆

考虑以下 NumPy 代码：

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

在这种情况下，调用 a.T 不会像人们想象的那样转置数组。相反，它会返回未更改的数组。

一维数组转置行为

此行为背后的原因在于 NumPy 中一维数组的基本性质。与 MATLAB 不同，NumPy 不区分一维和二维数组。 NumPy 中的一维数组本质上是一个维度为 (1, n) 的二维数组，其中 n 表示数组的长度。

因此，转置一维数组只是沿一个轴重新排列元素，从而产生维度为 (n, 1) 的二维数组。在给定的示例中，转置操作没有可见的效果，因为数组已经是 (1, 2) 维数组，任何轴旋转都将保持一维数组。

创建一个 2D 数组转置

如果想要的结果是将一维数组转置为二维数组，可以使用 np.newaxis （或等效的 None）来创建额外的维度。

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

通过使用 np.newaxis 添加维度，生成的数组将变为 (1, 2) 维数组，从而可以进行适当的转置。

其他见解

中然而，在大多数实际情况下，一维数组的显式转置是不必要的。 NumPy 在计算过程中自动将一维数组广播到更高的维度，无论用户是使用行向量还是列向量进行操作，都对用户透明。

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