如何使用np.reshape()将一维Numpy数组按列形式打印？

嘿，这个问题我熟！要把一维Numpy数组转成列形式打印，用np.reshape()其实很简单，给你两种靠谱的写法：

方案1：明确指定行和列的数量 #

假设你的一维数组叫arr，直接用arr.reshape(arr.size, 1)就行。这里arr.size会返回数组的总元素数，这样就把数组重塑成N行1列的二维数组，打印出来就是标准的列形式。

举个实际例子：

import numpy as np
arr = np.array([10, 20, 30, 40])
col_arr = arr.reshape(arr.size, 1)
print(col_arr)

输出效果：

[[10]
 [20]
 [30]
 [40]]

方案2：用-1让Numpy自动推断维度 #

如果你不想手动计算元素数量，直接写arr.reshape(-1, 1)就更省心。-1在这里的作用是告诉Numpy：「根据另一个维度的数值，自动算出这个维度该有多大」。同样的例子，这样写效果和上面完全一致，代码更简洁。

要是你只是临时打印不想修改原数组，甚至可以直接这么写：

print(arr.reshape(-1, 1))

本质上，一维数组的形状是(N,)，打印时会默认排成一行；而重塑后的数组形状是(N,1)，属于二维列向量，Numpy打印时就会按列的格式输出。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jimmy