NumPy 的 Reshape 函數中「-1」值的意義和用法是什麼？

了解 NumPy 的重塑函數中的「-1」值

NumPy 的重塑函數允許您轉換多維數組的形狀。在指定新形狀時，「-1」值通常用作佔位符，但其解釋與 array[-1] 作為最後一個元素的典型含義不同。

在 reshape 的上下文中，「 -1」表示未知尺寸。此函數將根據陣列的現有形狀和指定的其他維度自動決定此維度。涉及的關鍵原則是新形狀必須與原始形狀相容。

為了更好地理解「-1」的工作原理，請考慮以下範例：

在本例中, a 的形狀為 (2, 4)。透過使用 reshape(-1)，我們將陣列展平為一維數組。新形狀變為 (8,)，與原始形狀 (2x4 = 8) 相容。

現在，讓我們來探索使用「-1」重塑陣列的不同方式：

重塑為單一特徵：

要將陣列重塑為具有單一特徵（即單一列）的形式，我們可以使用reshape(-1, 1):

這將產生(8, 1) 的形狀，其中每個元素都是原始數組中的一行。

重塑為單一樣本：

類似地，要將陣列重塑為具有單一樣本（即單行）的形式，我們可以使用reshape(1, -1):

這將產生(1, 8) 的形狀，其中每個元素都是原始數組中的一列。

使用未知維度重塑：

如果我們只指定一個維度如果為“-1”，該函數將根據原始形狀和提供的維度計算未知維度：

在此範例中，我們將行數指定為2。此函數將計算列數為 6，得到的形狀為 (2, 6)。

未知多個維度的錯誤：

需要注意的是，指定多個維度因為「-1」會導致錯誤，因為函數只能處理一個未知維度：

這將產生錯誤訊息「只能指定一個未知維度。」

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