python+numpy建立“真正准确的”一维阵列: （1，）而不是（n, ）

numpy好像没有直接的方法创建一维阵列

import numpy as np
number = np.array((1,10))
print(number.shape)
number = np.zeros(10)
print(number.shape)

能够看到这里并不能生成一维数据。
那么怎样才能生成一维阵列呢？

咱们须要借助一个比较经常使用的函数：reshape
咱们注意到这里reshape能够接受一个-1，最多只能接受一个。表示这个维度咱们是未知的。
虽然咱们直接不写-1，直接写1也是能够的。以下面的两幅图。
可是我推荐写-1,。
这里强调一点，python中维度不少时候是和其余平台不一样，据我经验，与matlab很大不一样。
所以，为了确保维度的正确性，咱们在计算完以后都要用reshape进行强制变换一下，所谓当心使得万年船。
在上篇博客里我就发现，numpy求一个矩阵最大数都是返回一个列向量，即便你是按行求最大值。例子的地址

import numpy as np
number = np.array((1,10))
print(number.shape)
number = np.zeros(10)
print(number.shape)
number = np.zeros(10).reshape(-1,10)
print(number.shape)

import numpy as np
number = np.array((1,10))
print(number.shape)
number = np.zeros(10)
print(number.shape)
number = np.zeros(10).reshape(-1,10)
print(number.shape)
number = np.zeros(10).reshape(1,10)
print(number.shape)