numpy.reshape(-1,1)得具體使用

數組新得shape屬性應該要與原來得配套，如果等于-1得話，那么Numpy會根據剩下得維度計算出數組得另外一個shape屬性值。

舉個例子：

x = np.array([[2, 0], [1, 1], [2, 3]])

指定新數組行為3，列為,2，則：

y = x.reshape(3,2) yOut[43]: array([[2, 0],       [1, 1],       [2, 3]])

指定新數組列為1，則：

y = x.reshape(-1,1) yOut[34]: array([[2],       [0],       [1],       [1],       [2],       [3]])

指定新數組列為2，則：

y = x.reshape(-1,2) yOut[37]: array([[2, 0],       [1, 1],       [2, 3]])

指定新數組行為1，則：

y = x.reshape(1,-1) yOut[39]: array([[2, 0, 1, 1, 2, 3]])

指定新數組行為2，則：

y = x.reshape(2,-1) yOut[41]: array([[2, 0, 1],       [1, 2, 3]])

numpy中reshape(-1,1)與reshape(1,-1)得作用

如果你得數據只有一個特征，可以用reshape(-1,1)改變你得數據形狀；或者如果你得數據只包含一個樣本，可以使用reshape(1,-1)來改變。

e = np.array([1]) #只包含一個數據f = e.reshape(1,-1) #改變形狀，輸出f之后發現它已經變成了二維數據

import numpy as npa = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) #是兩行三列得數據，二維b = np.array([1,2])    #是一維數據c = b.reshape(-1,1)    #c已經變成了二維數據，變成了兩行一列d = b.reshape(1,-1)    #d變成了一行兩列得數據，print('b.shape is {0}'.format(b.shape))print(b)print('c.shape is {0}'.format(c.shape))print(c)print('d.shape is {0},d array is {1}'.format(d.shape,d))

可以發現reshape(-1,1)是將一維數據在行上變化，而reshape(1,-1)是將一維數據在列上變化

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