转置一维 NumPy 数组时会发生什么？

一维 NumPy 数组的转置

使用 NumPy 数组时，了解转置的效果非常重要。通常，数组的转置会交换其行和列，从而产生尺寸交换的新数组。但是，对于一维数组，转置操作会产生不同的影响。

考虑以下 Python 代码片段：

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

它不会转置数组，而是保持不变。这是因为一维数组的转置本质上是一维数组。与 MATLAB 中的“1D”数组实际上是 2D 不同，NumPy 区别对待 1D 数组。

如果您需要 1D 向量的转置 2D 表示，可以通过使用 np.newaxis 切片向量来实现：

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

现在，a.T 运算将生成一个转置的 2D 数组。

值得注意的是，向 1D 向量添加额外维度并不总是必要的。在大多数情况下，NumPy 会自动广播一维数组以进行适当的计算，从而无需显式区分行向量和列向量。

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