NumPy Reshape에서 -1의 의미는 무엇입니까?

numpy reshape에서 -1의 의미

numpy의 reshape 함수를 사용하여 2차원 배열을 1차원 배열로 변환할 때 -1을 지정할 수 있습니다. 차원 중 하나로. 놀랍게도 이는 일반적으로 배열을 인덱싱할 때처럼 마지막 요소를 나타내지 않습니다.

대신 -1은 알 수 없는 차원을 나타냅니다. numpy는 배열의 총 요소 수에 알려진 차원을 곱하여 누락된 차원을 계산합니다.

예를 들어 2D 배열을 고려해보세요.

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

reshape(-1을 사용하여 모양 변경) ), 다음과 같은 결과를 얻습니다.

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

결과 배열은 원래 배열의 모든 요소가 연결된 1D입니다.

이 기능은 알 수 없는 차원의 배열을 처리할 때 특히 유용합니다. -1을 지정하면 numpy는 배열의 길이와 제공된 차원을 기반으로 누락된 차원을 자동으로 계산합니다.

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