为什么numpy在这里返回一个一维的数组？

numpy在这里返回一个一维的数组是因为该操作是对一个多维数组进行切片操作，切片操作会返回一个视图或副本，具体返回视图还是副本取决于切片操作的方式。

当对多维数组进行切片操作时，可以通过使用整数、切片对象或布尔数组作为索引来选择特定的元素。如果切片操作中的索引是整数或切片对象，那么返回的将是一个视图，即对原始数组的引用，而不是创建一个新的数组。这意味着对返回的数组进行修改将会影响到原始数组。

例如，对于一个二维数组arr，使用arr[1]进行切片操作将返回该数组的第二行，即一个一维数组。这是因为切片操作返回的是原始数组的一个视图，而不是创建一个新的二维数组。

如果需要创建一个新的数组而不是返回视图，可以使用copy()方法来创建副本。例如，可以使用arr[1].copy()来创建一个新的一维数组。

numpy返回一维数组的优势在于它可以更方便地进行一维数组的操作和计算，同时也减少了内存的占用。一维数组在很多情况下都可以满足需求，而且numpy提供了丰富的函数和方法来处理一维数组。

numpy的应用场景非常广泛，包括科学计算、数据分析、机器学习等领域。在科学计算中，numpy的一维数组可以用来表示向量、时间序列等数据结构，方便进行数值计算和统计分析。在数据分析中，numpy的一维数组可以用来处理和分析大量的数据，进行数据清洗、转换、聚合等操作。在机器学习中，numpy的一维数组可以用来表示特征向量、标签等数据，方便进行模型训练和预测。

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