ゼロから作るDeep LearningのP94の交差エントロピー誤差の実装のところがわかりません

Question

前提・実現したいこと

ゼロから作るDeep Learning(pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装)の理解を深めたいと思っています

発生している問題

P94の「バッチ対応版」交差エントロピー誤差の実装のプログラムの

    if y.ndim==1:
        t=t.reshape(1,t.size)
        y=y.reshape(1,y.size) 
のところで
1．なぜ、データを2元配列にする必要かあるのか
2．なぜ、この部分をなくしたら、計算結果が変わるのか
について知りたいです

該当のソースコード

import numpy as np
def cross_entropy_errors(t,y):
    print(t.ndim,y.ndim)

    if y.ndim==1:
        t=t.reshape(1,t.size)
        y=y.reshape(1,y.size)
        print(t.ndim,y.ndim) 
              
    batch_size = y.shape[0]
    return -(t*np.log(y + 1e-7)).sum() / batch_size

ts = np.array([0,0,0,0,1])#正解データ
ys = np.array([0.1,0.2,0.4,0.1,0.2])#softmax関数の出力値
z=cross_entropy_errors(ts,ys)
print(z)



#1 1
#2 2
#1.6094374124342252

試したこと

ネットで調べると、「データを２次元配列にするため」と書いてありましたが、それをするりゆうがわかりませんでした。
その部分の必要性を調べるために、その部分をコメントして実行すると
＃1 1
＃0.3218874824868450
という値が返ってきました。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

Python 3.9.0
vscode

Answer 1

2について回答します。

例えばy = np.array([1,2,3])とします。このときy.shape[0]は3ですが、y.reshape(1,y.size).shape[0]は1です。つまり、batch_sizeの値が変わるので計算結果も変わります。
※要素数が1であれば計算結果は同じです。

Comments

[Who3104]

回答ありがとうございます。
この回答で1の疑問も解決できました。
1は
batch_sizeはデータの数で、データの平均をとるために定義したので、if文のおかげでデータが1個のときbatch_sizeが１と出力されるのでこのif文か必要であることがわかりました。
とても分かりやすい例で説明していただき、ありがとうございました。