Python Numpy中reshape函数参数-1的含义

ゝ一纸荒年。 2022-12-27 09:26 164阅读 0赞

新数组的shape属性应该要与原来数组的一致，即新数组元素数量与原数组元素数量要相等。一个参数为-1时，那么reshape函数会根据另一个参数的维度计算出数组的另外一个shape属性值。

下面来举几个例子来理解一下：

>>> z = np.array([[1, 2, 3, 4],[5, 6, 7, 8],[9, 10, 11, 12],[13, 14, 15, 16]])
    
    >>> print(z)
    [[ 1  2  3  4]
     [ 5  6  7  8]
     [ 9 10 11 12]
     [13 14 15 16]]
    >>> print(z.shape)
    (4, 4)
    >>> print(z.reshape(-1))
    [ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16]
    >>> print(z.reshape(-1,1))  #我们不知道z的shape属性是多少，
                                #但是想让z变成只有一列，行数不知道多少，
                                #通过`z.reshape(-1,1)`，Numpy自动计算出有16行，
                                #新的数组shape属性为(16, 1)，与原来的(4, 4)配套。
    [[ 1]
     [ 2]
     [ 3]
     [ 4]
     [ 5]
     [ 6]
     [ 7]
     [ 8]
     [ 9]
     [10]
     [11]
     [12]
     [13]
     [14]
     [15]
     [16]]
    >>> print(z.reshape(2,-1))
    [[ 1  2  3  4  5  6  7  8]
     [ 9 10 11 12 13 14 15 16]]

*  关于reshape函数的具体介绍请看[numpy.reshape][]

[numpy.reshape]: https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.reshape.html#numpy-reshape

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