np.array(int)和np.array([int])的区别是什么？

Question

< p >np.array(100)和np.array([100])有什么区别？我知道后者是包含一个值（100）的一维数组，但前者叫什么？

- Gili

---

前者是0维数组。 - Shekhar Samanta

区别在于 shape，() 和 (1,)，因此有 ndim，0 和 1。 - hpaulj

有趣。就像是遵循数组协议的整数。那么，是一个零维点？ - tdelaney

Answer 1

这是一个0维数组。它可以像其他数组一样使用，当然要考虑形状和数据类型的兼容性。

In [545]: x=np.array(3)
In [546]: x.shape
Out[546]: ()          # empty tuple
In [547]: x.ndim
Out[547]: 0
In [548]: x.ravel()
Out[548]: array([3])         # as with other arrays, ravel makes a 1d array
In [549]: x.reshape(1,1,1)    # reshape to 3d
Out[549]: array([[[3]]])
In [550]: x.item()            # extracting that element
Out[550]: 3
In [551]: x[()]               # another extracting
Out[551]: 3             
In [552]: type(_)
Out[552]: numpy.int64
In [553]: type(x.item())
Out[553]: int

item() 和 [()] 之间有微妙的区别。一个返回 Python 对象，另一个返回 "numpy 标量"。

更多关于 numpy 标量的内容可以参考：

https://numpy.org/doc/stable/reference/arrays.scalars.html#methods

0 维数组通常出现在对象被包裹在数组中时，例如通过 np.save。

In [556]: d = np.array({'foo':'bar'})
In [557]: d
Out[557]: array({'foo': 'bar'}, dtype=object)
In [558]: d.shape
Out[558]: ()
In [559]: d.item()['foo']
Out[559]: 'bar'

---

一个0维数组的值可以被修改

In [562]: x[...] = 4
In [563]: x
Out[563]: array(4)

- hpaulj