numpy reshape -1参数

最新推荐文章于 2025-10-09 13:39:51 发布

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#python #numpy #reshape #[-1]

numpy的reshape函数用于改变数组形状，当使用-1作为参数时，它会自动推断缺失的维度大小。例如，[1, 2]的shape是(2,)，[[1], [2]]的shape是(2, 1)。在reshape中指定-1，能自动计算出数组的另一个维度，以便总元素数量保持不变。" 118082171,3210775,MySQL主从同步配置与备份指南,"['数据库', 'MySQL', '主从复制', '备份', '配置']

reshape是对array重新塑型，但是今天看别人代码出现了np.reshape(z,[-1])这种参数，仔细看下。

按照引用的例子：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39449570/article/details/78619196

>>> z = np.array([[1, 2, 3, 4],[5, 6, 7, 8],[9, 10, 11, 12],[13, 14, 15, 16]])

>>> print(z)
[[ 1  2  3  4]
 [ 5  6  7  8]
 [ 9 10 11 12]
 [13 14 15 16]]
>>> print(z.shape)
(4, 4)
>>> print(z.reshape(-1))
[ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16]
>>> print(z.reshape(-1,1))  #我们不知道z的shape属性是多少，
                            #但是想让z变成只有一列，行数不知道多少，
                            #通过`z.reshape(-1,1)`，Numpy自动计算出有16行，
                            #新的数组shape属性为(16, 1)，与原来的(4, 4)配套。
[[ 1]
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 [16]]
>>> print(z.reshape(2,-1))
[[ 1  2  3  4  5  6  7  8]
 [ 9 10 11 12 13 14 15 16]]

自己写的例子：