NumPy Reshape 中 -1 的意思是什麼？

numpy reshape 中-1 的意義

使用numpy 的reshape 函數將2D 數組重塑為1D 數組時，可以指定-1組作為維度之一。令人驚訝的是，這並不像通常在索引數組時那樣指示最後一個元素。

相反，-1 表示未知維度。 numpy 透過將陣列中的元素總數乘以已知維度來計算缺失的維度。

例如，考慮二維數組：

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

使用reshape(-1 重塑它），我們得到：

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

結果數組是一維的，原始數組中的所有元素都連接在一起。

此函數在處理未知維度的陣列時特別有用。透過指定 -1，numpy 會根據陣列的長度和提供的維度自動計算缺失的維度。

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