NumPy中reshape(1,50)后数组shape输出(50,)的原因是什么

最核心的问题：你没保存reshape的返回结果 #

NumPy的reshape()不是原地修改数组的方法，你写ARRAY.reshape(1,50)的时候，方法只是返回了一个形状为(1,50)的新数组，你原来的ARRAY变量压根没被改动，查它的shape当然还是原来的一维数组的形状(50,)。
要拿到重塑后的数组，必须把返回值赋值回去：

ARRAY = ARRAY.reshape(1,50)

这时候再查ARRAY.shape才会输出(1,50)。

关于(50,)这个shape的误解 #

这个输出完全没有误导性，这是NumPy对不同维度数组的标准shape标记规则：shape元组的长度等于数组的维度数（也叫秩），不同维度的数组shape不可能相同：

• 元组长度为1，写作(n,)：对应一维数组，这种数组是纯线性序列，根本没有“行”“列”的二维概念，既不是n行1列，也不是1行n列。
• 元组长度为2，写作(n,1)：对应二维数组，结构是n行1列的列向量。
• 元组长度为2，写作(1,n)：对应二维数组，结构是1行n列的行向量。
  你之前认为“50行1列的数组shape是(50,)”是认知错误，50行1列是二维数组，shape固定是(50,1)，和一维的(50,)是完全不同的结构，不可能返回相同的shape结果。
  

小提示：如果需要把一维数组转成列向量，可以写ARRAY.reshape(-1,1)，转成行向量写ARRAY.reshape(1,-1)，-1代表NumPy自动计算该维度的长度，不用手动数元素个数。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者stories shubham