Numpy ベクトルと行列 [0,0,0] ≠ [[0,0,0]]

超超超初歩的な勘違いの整理．

import numpy as np

x = np.array([1,2,3])
x.shape
# (3,)
x
# array([1, 2, 3])

y = np.array([[1,2,3]])
y
# array([[1, 2, 3]])
y.shape
# (1, 3)

これまで，x = np.array([1,2,3])→x.shapeで(1, 3)の形状が生まれるものと勘違いしていた．
そのためx.shapeで得られた(3,)などの表記を見るたび，『なぜ1行3列の形状を与えた(誤り)のに行方向しか持たないのか』と不思議に思っていた．

原因

そもそもx = np.array([1,2,3])で与えている[1,2,3]は，一次元であって1行3列の行列ではなかった．
つまり，行ベクトルや列ベクトルはあれど，ベクトルは行と列の要素を同時に持たない（持った時点でそれは行列な）わけで，ベクトルにshapeを行って(n,m)（n行m列）という形状を期待していたことがそもそも誤りだった．

恐らく，ベクトルに対するshapeが(n, )という行列的に表記されるが故に起きたと推察．
単に戻り値はベクトルも行列もタプルで統一されていて，1次元(ベクトル)なら1つの値を持つタプル，2次元なら2つ値を持つタプル…というだけの話だった．
今後は，(n,)はn個の要素を持つただのベクトルという認識で…．

解決策?

x.shapeで(1,3)の形状を得るためには，x = np.array([[1,2,3]])という風に，[]を二重にする必要がある．