为什么NumPy数组的shape会没有列数？(13,)代表什么含义？

(13, )是NumPy一维数组的shape标识，并不是没有列维度，一维数组本身仅存在一个维度，不存在行、列的维度划分。

相关细节说明： #

• shape返回的元组长度和数组维度数完全对应：
  • 一维数组的shape是长度为1的元组，(13, )中逗号是Python语法中区分「长度为1的元组」和「带括号的单个整数」的标识，没有实际数值意义，如果去掉逗号写为(13)就只是整数13，不属于元组类型
  • 只有二维数组的shape才符合大众认知的「(行数, 列数)」格式，比如13行1列的二维数组shape为(13, 1)，1行13列的二维数组shape为(1, 13)
• 这类shape的常见产生场景：
  • 直接从Python一维列表转换为NumPy数组、或者调用np.arange()这类默认生成一维数组的方法时，得到的数组shape都会是(n, )格式
  • 对高维数组做聚合计算、或者索引取单行/单列时，数组会自动降维为一维数组，比如从(13,5)的二维数组中提取任意一列，得到的结果shape就是(13, )

如果需要将该数组转换为带列维度的二维数组，可以用reshape方法调整：

# 两种写法都可以将一维数组转为13行1列的二维数组
arr = arr.reshape(13, 1)
arr = arr.reshape(-1, 1)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Leon