Numpy Reshape中的-1是什么意思

在本文中，我们将介绍Numpy在reshape函数中的特殊用法-1，探讨其含义和用途。

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reshape函数

在开始探讨-1的含义前，我们需要先了解Numpy中的reshape函数。reshape函数可以将一个数组变换为一个新的形状，而保持原有的数据不变。其函数原型为：

numpy.reshape(a, newshape, order='C')

其中，参数a表示需要被变换的数组，参数newshape表示新的形状，order表示排列方式，默认为C方式。

我们来看一个简单的例子：

import numpy as np

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(a)
# 输出 [[1 2 3]
#       [4 5 6]]

b = np.reshape(a, (3,2))
print(b)
# 输出 [[1 2]
#       [3 4]
#       [5 6]]

在上例中，我们将原有的2×3的数组a变换为了3×2的新数组b。

-1的含义

在reshape函数中，如果newshape参数中某一个位置的指定值为-1，则表示该位置上的值由函数自动推算得出。这通常意味着该位置上的值是唯一的确定值，只要给定其它的形状参数，Numpy就能自动计算出该位置上的值。

我们再来看一个例子：

import numpy as np

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(a)
# 输出 [[1 2 3]
#       [4 5 6]]

b = np.reshape(a, (3,-1))
print(b)
# 输出 [[1 2]
#       [3 4]
#       [5 6]]

在上例中，我们将newshape参数中的第二个位置设为-1，这意味着我们并不知道新数组中该位置的取值是什么。但因为我们知道新数组的形状应该是3×2，而原数组的元素个数也是6，由此可得出该位置上的取值应为2。

同样的，如果我们将newshape参数设为(2,-1)，则Numpy将自动推算该位置的取值为3。下面是一个完整的例子：

import numpy as np

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(a)
# 输出 [[1 2 3]
#       [4 5 6]]

b = np.reshape(a, (2,-1))
print(b)
# 输出 [[1 2 3]
#       [4 5 6]]

适用场景

-1通常用于在不知道新数组具体形状的情况下，需要根据原数组的元素个数来推算新数组的形状的场景。比如：

1. 将一个多维矩阵展开成一维数组的场景：

import numpy as np

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(a)
# 输出 [[1 2 3]
#       [4 5 6]]

b = np.reshape(a, -1)
print(b)
# 输出 [1 2 3 4 5 6]

2. 在深度学习中，如果我们输入的是一批图像（通常是4维的，包含批次数、通道数、图像高度和图像宽度），但不知道批次数，我们可以将newshape设置为(-1, 通道数, 图像高度, 图像宽度)，然后根据实际输入的数据来确定批次数。

总结

在Numpy的reshape函数中，-1通常用于在不知道新数组具体形状的情况下，需要根据原数组的元素个数来推算新数组的形状的场景。使用-1将让Numpy自动计算新数组中相应位置的值，方便了数组的变换和处理。