np.reshape（-1）、np.reshape（-1、1）、np.reshape（1、-1）詳細な説明

Np Reshape Np Reshape 1

np.reshape() specification: the new arrangement (shape) should be compatible with the original arrangement

Numpyを使用すると、新しい配置のパラメーターを次のように設定できます。 -1 （（2、-1）、（-1、3）などですが、（-1、-1）は許可されていません）、それは 不明な寸法 、そしてNumpy自体はreshape()を使用します。このメソッドは、出力値がnp.reshape()仕様に準拠するように、未知の次元の値を取得します。

コード1：np.reshape（-1）

original = np.array([2, 4, 1, 3], [1, 2, 5, 2]) orginal.shape # (2, 4) new_1 = orginal.reshape(-1) print(new_1) # The new arrangement is (1, 8) array([2, 4, 1, 3, 1, 2, 5, 2])

コード2：np.reshape（-1、1）

# Set the number of columns in the new arrangement to 1, and the number of rows to be unknown new_2 = orginal.reshape(-1, 1) print(new_2) # The new arrangement is (8, 1) array([[ 2], [ 4], [ 1], [ 3], [ 1], [ 2], [ 5], [ 2]])

コード3：np.reshape（1、-1）

# Set the number of rows in the new arrangement to 1, and the number of columns as unknown new_3 = orginal.reshape(1, -1) print(new_3) # The new arrangement is (1, 8) array([2, 4, 1, 3, 1, 2, 5, 2])

コード4：np.reshape（-1、2）

# Set the number of columns in the new arrangement to 2, and the number of rows to be unknown new_4 = original.reshape(-1, 2) print(new_4) # The new arrangement is (4, 2) array([[2, 4], [1, 3], [1, 2], [5, 2] ])

参照URL：
https://stackoverflow.com/questions/18691084/what-does-1-mean-in-numpy-reshape