rank 1 array-shape

「学习内容总结自吴恩达深度学习课程第一课第二周关于 Python/numpy 的内容」

1. 什么是rank 1 array

当创建神经网络的输入时，有时会使用下面的代码来创建行向量或者列向量，但其实这样创建的既不是行向量也不是列向量，它的形状为(n,)，这样一个畸形的数组称之为rank 1 array（秩为1的数组）。

2. 产生rank 1 array的情况

情况一：

有时候在创建输入时不小心打错代码，也会创建出这样形状畸形的数组，所以创建数组的时候要注意检查“[ ]”符号的数量，如果只为一对的话，那就不小心创建了rank 1 array。

情况二：

还有的时候，要导入大量的数据进行训练迭代，可能为了便于迭代会使用Python中的函数压缩数据。在做udacity深度学习第一个项目的时候就会遇到这样的情况：

这里是把features和targets通过函数压缩在一张表里，这样可以同时将X，y进行迭代。但这时就会不可避免的产生秩为1的数组。

函数压缩数据的示例如下：

情况三：

下面这些切取数组的做法也会产生rank 1 array：

3. 产生rank 1 array后的解决方法

方法一：使用或来改变形状

使用是把列的数量增加一维，则是把行的数量增加一维。

方法二：使用reshape方法改变形状

Python中的是个十分好用的方法，在不确定数据形状的情况下，reshape一下是个很有必要的操作。Andrew Ng的建议是不要羞于使用，这能帮助我们避免产生bug。

4. 避免出现rank 1 array 的做法

不要用这种写法

使用上面的方法修改形状，不要羞于使用

必要的时候使用来确定形状是否与想要的结果一致