在回答这个问题时,我和其他一些人实际上认为是错误的,因为认为以下方法可行:
说一个有
test = [ [ [0], 1 ], [ [1], 1 ] ] import numpy as np nptest = np.array(test)
背后的原因是什么
>>> nptest[:,0]==[1] array([False, False], dtype=bool)
而有一个
>>> nptest[0,0]==[1],nptest[1,0]==[1] (False, True)
要么
>>> nptest==[1] array([[False, True], [False, True]], dtype=bool)
>>> nptest==1 array([[False, True], [False, True]], dtype=bool)
是造成尺寸 退化的 原因吗?
nptest 是对象dtype的2D数组,每行的第一个元素是一个列表。
nptest
nptest[:, 0] 是对象dtype的一维数组,其每个元素都是列表。
nptest[:, 0]
当您这样做时nptest[:,0]==[1],NumPy不会nptest[:,0]对list的每个元素进行元素比较[1]。它从中创建尽可能高维的数组[1],生成1D数组np.array([1]),然后广播比较,将的每个元素nptest[:,0]与整数1进行比较。
nptest[:,0]==[1]
nptest[:,0]
[1]
np.array([1])
由于innptest[:, 0]中的列表都不等于1,因此结果的所有元素均为False。