Numpy 秩 1 数组

Question

我是 Matlab/Octave 用户。Numpy 文档说array使用 . 而不是matrix. 有没有一种方便的方法来处理 rank-1 数组，而不需要不断地对其进行整形？

例子：

data = np.loadtxt("ex1data1.txt", usecols=(0,1), delimiter=',',dtype=None)
X = data[:, 0]
y = data[:, 1]
m = len(y)

print X.shape, y.shape
>>> (97L, ) (97L, )

我无法使用concatenate, vstack,向 X 添加新列append，除非np.c_它较慢，而无需重塑 X：

X = np.concatenate((np.ones((m, 1)), X), axis = 1)
>>> ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions

X - y，不能不重塑 y np.reshape(y, (-1, 1))

Answer 1

一个更简单的等价物np.reshape(y, (-1, 1))是y[:, np.newaxis]。因为np.newaxis是 的别名None，y[:, None]也可以使用。也值得一提np.expand_dims(y, axis=1)。