Numpy中reshape函式引數-1的含義

新陣列的shape屬性應該要與原來陣列的一致，即新陣列元素數量與原陣列元素數量要相等。一個引數為-1時，那麼reshape函式會根據另一個引數的維度計算出陣列的另外一個shape屬性值。

下面來舉幾個例子來理解一下：

>>> 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))  #我們不知道z的shape屬性是多少，
                            #但是想讓z變成只有一列，行數不知道多少，
                            #通過`z.reshape(-1,1)`，Numpy自動計算出有16行，
                            #新的陣列shape屬性為(16
 
, 1)，與原來的(4, 4)配套。
[[ 1]
 [ 2]
 [ 3]
 [ 4]
 [ 5]
 [ 6]
 [ 7]
 [ 8]
 [ 9]
 [10]
 [11]
 [12]
 [13]
 [14]
 [15]
 [16]]
>>> print(z.reshape(2,-1))
[[ 1  2  3  4  5  6  7  8]
 [ 9 10 11 12 13 14 15 16]]

numpy.ravel() vs numpy.flatten()

功能

>>> x = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> x
array([[1, 2],
       [3, 4]]
 
)
>>> x.flatten()
array([1, 2, 3, 4])
>>> x.ravel()
array([1, 2, 3, 4])
                    兩者預設均是行序優先
>>> x.flatten('F')
array([1, 3, 2, 4])
>>> x.ravel('F')
array([1, 3, 2, 4])

>>> x.reshape(-1)
array([1, 2, 3, 4])
>>> x.T.reshape(-1)
array([1, 3, 2, 4])

區別

>>> x = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> x.flatten()[1] = 100
>>> x
array([[1, 2],
       [3, 4]])            # flatten：返回的是拷貝
>>> x.ravel()[1] = 100
>>> x
array([[  1, 100],
       [  3,   4]])