如何将形状为(10,50)的矩阵调整为(10,)以实现矩阵减法运算

首先需要明确：形状为(10,50)的二维矩阵B，无法通过直接reshape的方式得到符合运算逻辑的(10,)一维矩阵，直接reshape会强制拉平所有元素再截断，会破坏原有和A的行对应关系，得到无业务意义的结果。

你需要根据你的实际业务需求，对B的长度为50的第1维（axis=1）做聚合操作，聚合后该维度会被压缩消失，得到的输出形状恰好为(10,)，可直接和A做逐元素减法，常用方案如下：

• 均值聚合：如果需要用B每一行的平均特征参与运算，对第1维取均值即可，NumPy环境下的代码示例为 A - B.mean(axis=1)
• 极值聚合：如果需要提取B每一行的最大/最小特征参与运算，对第1维取最值即可，代码示例为 A - B.max(axis=1) 或 A - B.min(axis=1)
• 指定列索引：如果你只需要用B的某一列和A做运算，直接索引对应列即可，比如取第0列的代码为 A - B[:, 0]
• 求和聚合：如果需要用B每一行的元素总和参与运算，对第1维取和即可，代码示例为 A - B.sum(axis=1)

注意：除非你明确知道自己的操作逻辑，否则不要使用B.reshape(10,)这类直接修改形状的操作，该操作会把B的全部500个元素强制取前10个，完全不符合A和B按行对应的运算逻辑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Thomas Iskandar