numpy shapeメソッドについて

Question

以下の結果が分かりません。
特にaの回答が理解できません。
aは１×３の行列
bは３×１の行列だと思っています。
b.shapeの回答は (3, 1)なので理解できました。
a.shapeの回答は (1, 3)を期待したのですが(3, )となりました。
ご指導よろしくお願いいたします。

import numpy as np 
a = np.array([7,8,9])
b = np.array([[7],[8],[9]])
print(a.shape, b.shape)

Answer 1

[7,8,9]は一次元の配列だからです。次元数は.ndimで確認できます。
意図した結果を得るには[[7,8,9]]とします。

a = np.array([7,8,9])
print(a.ndim) # 1
print(a.shape)# (3,)

a = np.array([[7,8,9]])
print(a.ndim) # 2
print(a.shape)# (1, 3)

Answer 2

[7,8,9]はリストですが、リストのリストではありません。
[[7],[8],[9]]はリストのリストですが、リストのリストのリストではありません。。
これは以下のようにすると分かります。

>>> list_a = [7,8,9]
>>> print(list_a[0])
7
>>> print(list_a[0][0])
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'int' object is not subscriptable
>>> list_b = [[7],[8],[9]]
>>> print(list_b[0])
[7]
>>> print(list_b[0][0])
7
>>> print(list_b[0][0][0])
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'int' object is not subscriptable

リストのリストではないリストを引数にしてnp.array関数を呼ぶと、1次元のndarrayになります。
リストのリストのリストではないリストのリスト引数にしてnp.array関数を呼ぶと、1次元のndarrayになります。

>>> a = np.array(list_a)
>>> print(a)
[7 8 9]
>>> print(a.ndim)
1
>>> b = np.array(list_b)
>>> print(b)
[[7]
 [8]
 [9]]
>>> print(b.ndim)
2

リストのリストではないリストなのか、リストのリストなのかを見分けるには、
最初を0として、左から順に'['があると1を足し、']'があると1を引いて結果の数を順に並べればわかります。

Comments

[ppaul]

リストのリストのリストではないリストのリスト引数にしてnp.array関数を呼ぶと、1次元のndarrayになります。
は、2次元のndarrayの書き間違いでした。