reshape (- 1, 1) 무슨 뜻 이에 요 numpy. reshape

numpy. reshape (a, newshape, order = 'C') [source], 인자 'newshape' 는 무슨 뜻 입 니까?
공식 문서:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.reshape.html
newshape : int or tuple of ints
The new shape should be compatible with the original shape. If an integer, then the result will be a 1-D array of that length. One shape dimension can be -1. In this case,
**the value is inferred from the length of the array and remaining dimensions**.
대 의 는 배열 의 새로운 shape 속성 이 원래 의 것 과 조합 되 어야 한 다 는 것 이다. - 1 과 같 으 면 Numpy 는 나머지 차원 에 따라 배열 의 다른 shape 속성 값 을 계산한다.
몇 가지 예 를 들 면 알 수 있 습 니 다. 하나의 배열 z 가 있 습 니 다. shape 속성 은 (4, 4) 입 니 다.

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

z.reshape(-1)

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

z.reshape(-1, 1)
즉, 이전에 우 리 는 z 의 shape 속성 이 얼마 인지 몰 랐 지만 z 를 한 열 로 만 들 고 싶 었 다. 줄 수 는 얼마 인지 몰 랐 다. 'z. reshape (- 1, 1)' 를 통 해 Numpy 는 자동 으로 12 줄 이 있 고 새로운 배열 shape 속성 은 (16, 1) 로 원래 의 (4, 4) 과 세트 로 계산 했다.

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

z.reshape(-1, 2)
newshape 는 - 1, 열 수 는 2, 줄 수 는 알 수 없 으 며, reshape 후의 shape 는 (8, 2) 와 같다.

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

같은 이치 로 줄 만 정 하고 뉴스 hape 는 - 1 이 며 Numpy 도 새 배열 의 열 수 를 자동 으로 계산 할 수 있다.
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레 퍼 런 스
1.http://stackoverflow.com/questions/18691084/what-does-1-mean-in-numpy-reshape
스스로 알 고 있 는가 https://www.zhihu.com/question/52684594