(X.shape[0], -1) 是什么意思？ -1 代表什么？答案

【问题标题】：What does (X.shape[0], -1) mean? What does the -1 stand for?(X.shape[0], -1) 是什么意思？ -1 代表什么？
【发布时间】：2023-02-02 21:10:58
【问题描述】：

X_flatten = X.reshape(X.shape[0], -1).T

没想到代码中的-1。

【问题讨论】：

这回答了你的问题了吗？ What does -1 mean in numpy reshape?

标签： python numpy

【解决方案1】：

-1 用于指定整形数组中的列数，其值将根据 X 中的元素总数和 X.shape[0] 的值推断得出。因此，当 X 被整形时，-1 将被自动替换为适当的值，以确保整形数组中的元素总数不变。

例如，如果 X.shape is (100, 200, 300)，则 X.shape[0]=100。用(X.shape[0], -1) 重塑 X 后，重塑 X 的形状将为 (100, 60000)。 -1 已被推断为 60000，因为 60000 = 200 * 300。

【讨论】：

【解决方案2】：

我们可以通过查看 documentation of numpy 来弄清楚。您可以通过谷歌搜索 numpy reshape documentation 找到该页面。

有这部分，我发现CTRL键F搜索-1。

新形状：整数或整数元组
新形状应与原始形状兼容。如果是整数，则结果将是该长度的一维数组。一外形尺寸可以是-1。在这种情况下，该值是根据数组的长度和剩余维度推断出来的。

在页面的下方，有一个示例：
>>> np.reshape(a, (3,-1))       # the unspecified value is inferred to be 2
array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6]])
因此我们可以得出结论，-1 被推断为任何有意义的数字，因此重塑数组中的元素数量与原始数组中的元素数量相同。这也是为什么只有一个的维度可能是-1——如果有多个，就不可能知道你想要什么。

【讨论】：

【解决方案3】：

numpy.reshape 具有三个参数：(a, newshape, order='C')。这里-1定义了第二个参数：newshape

"newshape: 整数或整数元组

新形状应与原始形状兼容。如果是整数，则结果将是该长度的一维数组。一个形状维度可以是 -1。在这种情况下，该值是根据数组的长度和剩余维度推断出来的”

Source

【讨论】：