observation = observation[np.newaxis, :]

这段代码的作用是将原本形状为 (n,) 的 observation 数组转换为形状为 (1, n) 的二维数组。这是因为在机器学习中，通常需要将输入数据的维度进行扩展，以便能够与模型的输入维度相匹配。在这个例子中，使用 np.newaxis 来增加一个新的维度，将 observation 数组转换为一个包含单个样本的二维数组。这样做的好处是可以更方便地与其他形状为 (m, n) 的数组拼接或者进行其他矩阵操作。

相关问题

observation=[0,3] observation = np.array(observation) observation = observation[np.newaxis, :]

这段代码是将一个长度为2的列表observation转换成一个形状为(1,2)的numpy数组。具体来说，np.array(observation)将列表转换成numpy数组，然后使用np.newaxis在第0维添加一个维度，使得数组形状变为(1,2)。这种形状的数组通常用于深度学习中的输入数据，其中1表示batch size，2表示每个输入样本的特征维度。

observation = [observation[np.newaxis, :]]

这行代码的作用是将一维的观测数据observation转换为二维的数据，在第一维上增加一个新的维度，用于适配某些需要接受二维数据作为输入的函数或模型。这一维的大小为1，表示只有一个样本。通常在使用神经网络等机器学习模型时，输入数据需要是固定维度的，因此需要对数据进行相应的处理，使其符合模型的输入要求。