Quelle est la signification de -1 dans NumPy Reshape ?

Signification de -1 dans numpy reshape

Lors du remodelage d'un tableau 2D en un tableau 1D à l'aide de la fonction de reshape de numpy, -1 peut être spécifié comme l'une des dimensions. Étonnamment, cela n'indique pas le dernier élément comme c'est habituellement le cas lors de l'indexation d'un tableau.

Au lieu de cela, -1 représente une dimension inconnue. numpy calcule la dimension manquante en multipliant le nombre total d'éléments du tableau par la dimension connue.

Par exemple, considérons le tableau 2D :

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

Remodelez-le en utilisant reshape(-1 ), nous obtenons :

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

Le tableau résultant est 1D, avec tous les éléments du tableau d'origine concaténés.

Cette fonctionnalité est particulièrement utile lorsqu'il s'agit de tableaux de dimensions inconnues. En spécifiant -1, numpy calcule automatiquement la dimension manquante en fonction de la longueur du tableau et des dimensions fournies.

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