python reshape用法，-1的意思

原创于 2019-03-12 19:58:15 发布 · 4.5k 阅读

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#python #reshape的用法 #-1的意思

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本文详细介绍了NumPy中reshape函数的使用方法，包括如何通过指定参数改变数组形状，以及-1参数的特殊用法。深入探讨了在深度学习场景下，如何利用reshape处理四维数据，实现通道数的自动调整。

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1、reshape的用法，将数组转换成指定的形状

import numpy as np

x = np.array([[1,2,3],[11,12,13,],[22,23,24],[31,32,33]])

>>>x
array([[ 1,  2,  3],
       [11, 12, 13],
       [22, 23, 24],
       [31, 32, 33]])

>>>x.reshape(2,6)
array([[ 1,  2,  3, 11, 12, 13],
       [22, 23, 24, 31, 32, 33]])

2、-1参数的意思

2.1 reshape(N, -1)指定N行，列数自动确定

x.reshape(-1)自动生成一列

>>>x.reshape(6,-1)
array([[ 1,  2],
       [ 3, 11],
       [12, 13],
       [22, 23],
       [24, 31],
       [32, 33]])

>>>x.reshape(-1)
array([ 1,  2,  3, 11, 12, 13, 22, 23, 24, 31, 32, 33])

2.2 reshape(-1, N)生成N列，行数自动确定

>>>x.reshape(-1, 4)
array([[ 1,  2,  3, 11],
       [12, 13, 22, 23],
       [24, 31, 32, 33]])

2.3 应用

在深度学习中，四维数据(N, C, H, W)分别表示批数、通道数、高度和宽度，如out是二维数据

out = out.reshape(N, H, W, -1)

则其中的C通道数会自动确定