Sklearn train_test_split处理二维向量时出现异常维度输出问题

嘿，这个问题我之前也碰到过类似的情况，来给你捋清楚～

1. 为什么train_test_split会得到(0,100)和(1,100)的结果？ #

这其实是sklearn的预期行为，核心原因在于train_test_split默认是按数组的第一个维度来划分样本的。

你的数组A形状是(1,100)，在sklearn的逻辑里，这代表你只有1个样本（第一个维度是样本数量），每个样本有100个特征。而train_test_split默认的测试集比例是0.25，也就是说要拆分出25%的样本——但1个样本的25%是0.25个，这显然无法实现，所以它会把仅有的1个样本全部分配给测试集，训练集自然就没有样本了，也就是形状变成(0,100)。

如果你的需求是按特征维度拆分（比如把100个特征分成训练和测试用），那你需要先把数组转置，让特征维度变成第二个维度：

import sklearn.model_selection as skl_ms
import numpy as np
A = np.random.normal(0, 1, [1, 100])
# 转置数组，形状变为(100,1)，此时第一个维度是100个"样本"（每个样本对应一个特征）
A = A.T
(A_train, A_test) = skl_ms.train_test_split(A)
print(A_train.shape)  # 输出大概是(75, 1)
print(A_test.shape)   # 输出大概是(25, 1)

2. 为什么numpy允许第一维度为0的数组存在？ #

这其实是numpy为了保持数据结构一致性设计的灵活特性，在很多场景下非常实用：

• 当处理空数据集时，0维度数组能维持原有的维度结构，避免后续代码因为维度突然变化而报错；
• 在数据筛选、算法输出等场景中，如果没有符合条件的元素，返回形状为(0, n)的数组，能让后续的数组操作（比如拼接、统计计算）正常执行，不用额外加一堆空值判断逻辑。

举个简单例子：

arr = np.array([0.5, 0.3, -0.2])
# 筛选大于1的元素，结果是空数组，形状为(0,)
filtered_arr = arr[arr > 1]
print(filtered_arr.shape)  # 输出(0,)

这种情况下，空数组依然能参与后续的数组运算，比如filtered_arr.mean()会返回nan，但不会直接抛出错误，让代码逻辑更健壮。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user49404