[Python知识库]踩坑——python numpy shape为(m1)和(m)的运算

numpy库中ndarray的shape为(m,1)和(m,)是不同的
例如：

import numpy as np
a = np.array([1,2,3])
b = np.array([[1],[2],[3])
print(a.shape, b.shape)
#输出为((3,),(3,1))
c = a - b
#c为[[ 0  1  2]
# 	[-1  0  1]
# 	[-2 -1  0]]

在a-b的运算中，numpy运算是根据最里层进行的，而b最里层是一个元素，a最里层是3个元素，所以b会被扩展为内层为3个元素的数组然后进行运算，最终结果并不是我们想要的shape为(3,1)的数组，而是shape为(3,3)的数组

解决方法：对a进行reshape操作然后再进行运算

a= a.reshape(3,1)
c = a-b
#c为[[0]
# 	[0]
# 	[0]]