reshape(-1,1)什么意思 numpy.reshape

大意是说，数组新的shape属性应该要与原来的配套，如果等于-1的话，那么Numpy会根据剩下的维度计算出数组的另外一个shape属性值。

举几个例子或许就清楚了，有一个数组z，它的shape属性是(4, 4)

1. z = np.array([[1, 2, 3, 4],

2. [5, 6, 7, 8],

3. [9, 10, 11, 12],

4. [13, 14, 15, 16]])

5. z.shape

6. (4, 4)

z.reshape(-1)

1. z.reshape(-1)

2. array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16])

z.reshape(-1, 1)

也就是说，先前我们不知道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12行，新的数组shape属性为(16, 1)，与原来的(4, 4)配套。

1. z.reshape(-1,1)

2. array([[ 1],

3. [ 2],

4. [ 3],

5. [ 4],

6. [ 5],

7. [ 6],

8. [ 7],

9. [ 8],

10. [ 9],

11. [10],

12. [11],

13. [12],

14. [13],

15. [14],

16. [15],

17. [16]])

18.  

z.reshape(-1, 2)

newshape等于-1，列数等于2，行数未知，reshape后的shape等于(8, 2)

1. z.reshape(-1, 2)

2. array([[ 1, 2],

3. [ 3, 4],

4. [ 5, 6],

5. [ 7, 8],

6. [ 9, 10],

7. [11, 12],

8. [13, 14],

9. [15, 16]])

10.  

同理，只给定行数，newshape等于-1，Numpy也可以自动计算出新数组的列数。

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参考

1.http://stackoverflow.com/questions/18691084/what-does-1-mean-in-numpy-reshape

转自知乎 https://www.zhihu.com/question/52684594