单括号和双括号Numpy数组有什么区别？

Question

import numpy as np
a=np.random.randn(1, 2)
b=np.zeros((1,2))
print("Data type of A: ",type(a))
print("Data type of A: ",type(b))

输出：

Data type of A:  <class 'numpy.ndarray'>
Data type of A:  <class 'numpy.ndarray'>

在np.zeros()中，我们在2个括号中给出输入来声明一个数组，而在np.random.radn()中，我们在1个括号中给出输入？

这种语法有没有特别的原因，因为它们都是相同的数据类型，但是遵循不同的语法？

- MVSN Bharath

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这与最近一个关于为什么np.reshape需要形状元组，而x.reshape(...)接受扩展元组(2,3)和((2,3))的问题类似。https://stackoverflow.com/questions/46508340/passing-new-shape-to-np-reshape - hpaulj

Answer 1

为了方便 Matlab 用户转换到 NumPy，一些便利函数（如randn）被构建成与其 Matlab 等效项具有相同的调用签名。

更多以 NumPy 为中心（而不是以 Matlab 为中心）的 NumPy 函数（例如np.zeros）期望size（或shape）是一个元组。这允许其他参数（如dtype和order）也可以传递给该函数。而以 Matlab 为中心的函数则假定所有参数都是大小的一部分。 np.random.randn 是 NumPy 的一种以 Matlab 为中心的便利函数，模仿了 Matlab 的 randn。替代 np.random.randn 更以 NumPy 为中心的方法是 np.random.standard_normal。

- unutbu