Bedeutung von -1 in Numpy Reshape
Beim Umformen eines 2D-Arrays in ein 1D-Array mithilfe der Reshape-Funktion von Numpy kann -1 angegeben werden als eine der Dimensionen. Überraschenderweise zeigt dies nicht das letzte Element an, wie es normalerweise bei der Indizierung eines Arrays der Fall ist.
Stattdessen stellt -1 eine unbekannte Dimension dar. numpy berechnet die fehlende Dimension, indem es die Gesamtzahl der Elemente im Array mit der bekannten Dimension multipliziert.
Betrachten Sie beispielsweise das 2D-Array:
a = numpy.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])
Umformen mit reshape(-1 ), erhalten wir:
a.reshape(-1) array([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]])
Das resultierende Array ist 1D, wobei alle Elemente des ursprünglichen Arrays verkettet sind.
Diese Funktion ist besonders nützlich, wenn es um Arrays mit unbekannten Abmessungen geht. Durch die Angabe von -1 berechnet numpy automatisch die fehlende Dimension basierend auf der Länge des Arrays und den bereitgestellten Dimensionen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas bedeutet -1 in NumPy Reshape?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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