import numpy as np
x = np.array([[2,3,4], [5,6,7]]) 

# Convert any shape to 1D shape
x = np.reshape(x, (-1)) # Making it 1 row -> (6,)

# When you don't care about rows and just want to fix number of columns
x = np.reshape(x, (-1, 1)) # Making it 1 column -> (6, 1)
x = np.reshape(x, (-1, 2)) # Making it 2 column -> (3, 2)
x = np.reshape(x, (-1, 3)) # Making it 3 column -> (2, 3)

# When you don't care about columns and just want to fix number of rows
x = np.reshape(x, (1, -1)) # Making it 1 row -> (1, 6)
x = np.reshape(x, (2, -1)) # Making it 2 row -> (2, 3)
x = np.reshape(x, (3, -1)) # Making it 3 row -> (3, 2)

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。

根据文档:

Newshape: int或int的元组 新形状应与原形状兼容。如果一个 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。在本例中，该值是从 数组的长度和剩余维度。

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 + ...))

"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))

提供新形状的满足条件是“新形状应与原形状兼容”

Numpy允许我们给出一个新的形状参数为-1(例如:(2，-1)或(-1,3)，但不是(-1，-1))。它只是意味着它是一个未知的维度，我们想让numpy来计算它。numpy将通过查看“数组的长度和剩余维度”并确保它满足上述标准来计算这个值

现在请看示例。

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

现在尝试用(-1)来重塑。结果新形状为(12，)并且与原始形状(3,4)兼容

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

现在尝试用(- 1,1)来重塑。我们将列设为1，而行设为未知。因此我们得到的结果是，新形状为(12,1)同样与原始形状(3,4)兼容

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

以上与numpy建议/错误消息一致，对单个特性使用重塑(-1,1);即单柱

使用数组重塑数据。如果数据只有单一特征，则重塑(- 1,1)

新形状为(-1,2).行未知，列2。结果是(6,2)

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

现在尽量不让专栏人知道。新形状为(1，-1)。也就是说，行为1，列为未知。我们得到的结果是(1,12)

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

以上与numpy建议/错误消息一致，对单个样本使用重塑(1，-1);即单行

使用数组重塑数据。如果包含单个样本，则重塑(1，-1)

新形状(2，-1)。第二行，未知列。结果是(2,6)

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

新形状为(3，-1)。第三行，未知列。结果是(3,4)

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

最后，如果我们试图提供两个维度为未知，即新形状为(-1，-1)。它会抛出一个错误

z.reshape(-1, -1)
ValueError: can only specify one unknown dimension