函数reshape(-1,)里的-1的意思

reshape函数是对narray的数据结构进行维度变换,由于变换遵循对象元素个数不变,在进行变换时,假设一个数据对象narray的总元素个数为N,如果我们给出一个维度为(m,-1)时,我们就理解为将对象变换为一个二维矩阵,矩阵的第一维度大小为m,第二维度大小为N/m。

简单来说,-1是指reshape之后的array的新形状"面积"是与原始形状相同。-1就表示未知的长或者宽。

numpy 允许我们将新的形状参数之一指定为 -1(例如:(2,-1) 或 (-1,3) 但不是 (-1, -1))。 它只是意味着它是一个未知的维度,我们希望 numpy 找出它。 numpy 将通过查看"数组的长度和剩余维度"并确保它满足上述标准来计算这一点。

举个例子:

python 复制代码
z = np.array([[1, 2, 3, 4],
         [5, 6, 7, 8],
         [9, 10, 11, 12]])
z.shape
(3, 4)

array z的"面积"是3*4;

现在尝试用 (-1) reshape z的形状。 结果新形状是 (12,) 并且与原始形状 (3,4) 兼容:

python 复制代码
z.reshape(-1)
array([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12])

现在尝试用 (-1, 1) 重塑。 列数("宽度")被设定为 作为 1 但行数("高度")是-1,也就是未知的 。 所以我们得到结果新形状为 (12, 1).,与原始形状(3,4)的"面积"相同(12*1 = 3*4)。

python 复制代码
z.reshape(-1,1)
array([[ 1],
   [ 2],
   [ 3],
   [ 4],
   [ 5],
   [ 6],
   [ 7],
   [ 8],
   [ 9],
   [10],
   [11],
   [12]])

以上与 numpy 建议/错误消息一致,对单个功能使用 reshape(-1,1); 即单列

Reshape your data using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature

同理还有

Reshape your data using array.reshape(1, -1) if it contains a single sample

最后,如果我们尝试将两个维度都提供为未知,即新形状为 (-1,-1)。 它会抛出错误:

python 复制代码
z.reshape(-1, -1)
ValueError: can only specify one unknown dimension
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