NumPy Reshape 中 -1 的含义是什么？

numpy reshape 中 -1 的含义

使用 numpy 的 reshape 函数将 2D 数组重塑为 1D 数组时，可以指定 -1作为维度之一。令人惊讶的是，这并不像通常在索引数组时那样指示最后一个元素。

相反，-1 表示未知维度。 numpy 通过将数组中的元素总数乘以已知维度来计算缺失的维度。

例如，考虑二维数组：

a = numpy.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])

使用 reshape(-1 重塑它），我们得到：

a.reshape(-1)
array([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]])

结果数组是一维的，原始数组中的所有元素都连接在一起。

此功能在处理未知维度的数组时特别有用。通过指定 -1，numpy 会根据数组的长度和提供的维度自动计算缺失的维度。

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