NumPy의 .reshape() 메서드에서 -1은 무엇을 의미합니까?
NumPy에서는 .reshape() 메서드를 사용하여 수정합니다. 다차원 배열의 모양. 흥미롭게도 -1 값은 특정 방식으로 배열의 모양을 변경하는 데 사용될 수 있습니다.
-1 개념 이해
NumPy에서 -1은 알 수 없음을 나타냅니다. 배열을 재구성하기 위한 차원입니다. 모양 매개변수 중 하나로 -1을 제공하면 특정 조건을 충족하기 위해 모양이 자동으로 계산되도록 지정합니다.
원래 모양과의 호환성
중요한 점 배열을 재구성하기 위한 조건은 새 모양이 원래 모양과 호환되어야 한다는 것입니다. 이는 재구성된 배열의 요소 수가 원래 배열의 요소 수와 일치해야 함을 의미합니다.
알 수 없는 차원 추론
NumPy는 다음과 같이 알 수 없는 차원을 계산합니다. 배열의 길이와 기타 지정된 차원을 고려합니다. 새로운 모양이 위에서 언급한 호환성 조건을 충족하는지 확인합니다.
예
다음 NumPy 배열을 고려하세요.
<code class="python">z = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])</code>
원래 모양 (3, 4)입니다.
(-1)으로 재형성
(-1)을 유일한 매개변수로 사용하여 z를 재형성하면 모든 1D 배열이 제공됩니다. 요소:
<code class="python">z.reshape(-1) array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])</code>
(-1, 1)으로 재구성
(-1, 1)으로 재구성하면 알 수 없는 행과 하나의 열이 있는 배열이 생성됩니다.
<code class="python">z.reshape(-1, 1) array([[ 1], [ 2], [ 3], [ 4], [ 5], [ 6], [ 7], [ 8], [ 9], [10], [11], [12]])</code>
(-1, 2)
(-1, 2)를 사용하면 알 수 없는 행과 두 개의 열이 있는 배열이 생성됩니다.
<code class="python">z.reshape(-1, 2) array([[ 1, 2], [ 3, 4], [ 5, 6], [ 7, 8], [ 9, 10], [11, 12]])</code>
(1, -1)으로 재구성
(1, -1)으로 재구성하면 행이 1개이고 열이 알 수 없는 배열이 생성됩니다.
<code class="python">z.reshape(1,-1) array([[ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]])</code>
(-1, -1)으로 재형성
그러나 두 차원을 모두 -1로 지정하면 NumPy는 새 모양을 고유하게 결정할 수 없기 때문에 ValueError를 발생시킵니다.
위 내용은 -1은 배열 재구성을 위한 NumPy의 .reshape() 메서드에서 어떤 역할을 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!