长话短说:您设置一些维度，让NumPy设置其余的维度。

(userDim1, userDim2, ..., -1) -->>

(userDim1, userDim1, ..., TOTAL_DIMENSION - (userDim1 + userDim2 + ...))

这仅仅意味着您不确定您可以给出多少行或列，并且您要求numpy建议重新塑造的列或行数。

Numpy提供了-1的最后一个示例 https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.reshape.html

检查下面的代码及其输出，以更好地理解关于(-1):

代码:

import numpy
a = numpy.matrix([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])
print("Without reshaping  -> ")
print(a)
b = numpy.reshape(a, -1)
print("HERE We don't know about what number we should give to row/col")
print("Reshaping as (a,-1)")
print(b)
c = numpy.reshape(a, (-1,2))
print("HERE We just know about number of columns")
print("Reshaping as (a,(-1,2))")
print(c)
d = numpy.reshape(a, (2,-1))
print("HERE We just know about number of rows")
print("Reshaping as (a,(2,-1))")
print(d)

输出:

Without reshaping  -> 
[[1 2 3 4]
 [5 6 7 8]]
HERE We don't know about what number we should give to row/col
Reshaping as (a,-1)
[[1 2 3 4 5 6 7 8]]
HERE We just know about number of columns
Reshaping as (a,(-1,2))
[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]
 [7 8]]
HERE We just know about number of rows
Reshaping as (a,(2,-1))
[[1 2 3 4]
 [5 6 7 8]]

假设我们有一个三维数组，大小为2 x 10 x 10:

r = numpy.random.rand(2, 10, 10) 

现在我们要重塑为5 X 5 X 8:

numpy.reshape(r, shape=(5, 5, 8)) 

会完成任务的。

注意，一旦你修复了第一个dim = 5和第二个dim = 5，你就不需要确定第三个维度了。为了帮助你的懒惰，Numpy提供了使用-1的选项:

numpy.reshape(r, shape=(5, 5, -1)) 

会得到一个shape =(5,5,8)的数组。

同样的,

numpy.reshape(r, shape=(50, -1)) 

会得到一个数组shape = (50,4)

你可以在http://anie.me/numpy-reshape-transpose-theano-dimshuffle/上阅读更多

转换的最终结果是最终数组中的元素数量与初始数组或数据帧的元素数量相同。

-1对应行或列的未知计数。 我们可以把它看成x(未知)X是用原始数组中的元素数除以-1的有序对的另一个值得到的。

例子:

12个元素与重塑(-1,1)对应的数组x=12/1=12行1列。

12个元素具有重塑(1，-1)对应于一个有1行和x=12/1=12列的数组。

当你使用-1(或任何其他负整数，我做这个测试kkk)在

b = numpy.reshape(a, -1)

你说的只是麻木的人。重塑自动计算向量的大小(行x列)，并将其重新定位到具有该维度的1-D向量。这个命令很有趣，因为它会自动为您执行。如果您想通过输入一个正整数值来将向量重塑为1-D，那么重塑命令只有在正确输入值“rows x columns”时才会起作用。所以输入一个负整数会让这个过程更简单。

"在所有其他维度都已指定的情况下，推断出这个维度"

显式地，这将使-1维度成为原始数组的维度积与新指定的dim的维度积的商。如果不是整数，则返回错误。

例如，对于一个形状数组(2,3,5)，以下都是等价的:

a = np.random.rand(2, 3, 5)

np.reshape(a, (-1,  2,  5))
np.reshape(a, ( 3, -1,  5))
np.reshape(a, ( 3,  2, -1))