我正在尝试为三个在 python 中共同正常的随机变量生成 N 个数据点。 如果我使用以下代码：

import numpy as np
import scipy
import pandas
import sys
from scipy.linalg import block_diag
from pandas import *
N=100
Sigma=np.identity(3)
Mu=np.zeros((3,1))
Z=np.random.multivariate_normal(Mu, Sigma, N)

我收到以下错误消息：

in 
    Z=np.random.multivariate_normal(Mu, Sigma, N)
  File "mtrand.pyx", line 4067, in numpy.random.mtrand.RandomState.multivariate_normal
ValueError: mean must be 1 dimensional

这意味着 np.zeros((3,1)) 的维度不是 1 。将行 Mu=np.zeros((3,1)) 更改为 Mu=np.zeros(3) 后，它可以工作。这意味着 np.zeros(3) 是 1 维度的。

由于 np.zeros(3) 和 np.zeros((3,1)) 都是三个零的数组，我想自然两者都应该是一维的。在每种情况下使用 Mu.ndim ，我发现 np.zeros(3) 的维度是一， np.zeros((3,1)) 的维度是二。我的问题是：

为什么 Python 在尺寸方面区分 np.zeros((3,1)) 和 np.zeros(3) （为什么这种区分有用）？