np.reshape()指定三个参数如何重塑矩阵？(-1,1,2)含义是什么

matrix = np.array([[10,450],[110,250],[200,500]])
reshaped = matrix.reshape(-1,1,2)

参数(-1,1,2)的具体含义 #

reshape传入的元组依次对应新数组每个维度的长度，三个参数分别作用如下：

• 2：指定新数组最后一个维度（第三维）的长度固定为2
• 1：指定新数组第二个维度的长度固定为1
• -1：是NumPy预留的自动计算标识，不需要手动传具体数值，程序会基于原数组的总元素数自动推算这个维度的长度。

原矩阵总共有3行2列共6个元素，已知另外两个维度长度是1和2，所以第一维的长度自动计算为 6/(1*2)=3。

重塑后的数组形态 #

最终得到的是shape为(3,1,2)的三维数组，实际结构如下：

array([[[ 10, 450]],
       [[110, 250]],
       [[200, 500]]])

你可以直观理解为：整个数组包含3个独立的子单元，每个子单元里只有1组数据，每组数据包含2个数值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rishav Mitra