python - 为什么 (X.shape[0], -1) 在矩阵 X 上使用 reshape 函数时用作参数？

Question

一边做deeplearning.ai当然，我需要立即使用 numpy.reshape() .然而，在这样做的同时，我在类(class)笔记本中被指示以特定的方式去做。
目的是将 4 维向量转换为 2 维向量。

//
指示:

为方便起见，您现在应该在形状为 (num_px ∗∗ num_px ∗∗ 3, 1) 的 numpy 数组中 reshape 形状 (num_px, num_px, 3) 的图像。 .在此之后，我们的训练(和测试)数据集是一个 numpy 数组，其中每一列代表一个展平的图像。应该有 m_train(分别是 m_test)列。

练习: reshape 训练和测试数据集，使图像大小为 (num_px, num_px, 3)被展平为形状 (num_px ∗∗ num_px ∗∗ 3, 1) 的单个向量.

当您想将形状为 (a,b,c,d) 的矩阵 X 展平为形状为 (b∗∗c∗∗d, a) 的矩阵 X_flatten 时，一个技巧是使用:

X_flatten = X.reshape(X.shape[0], -1).T  


(X.T is the transpose of X)

我无法理解为什么以这种方式给出参数？
此外，在玩代码时，将“-1”更改为任何负整数，并没有改变输出。

Answer 1

我假设您正在使用 MNIST 数据集，因此您有 n 个大小为 m*m*3 的图像，假设 n 为 100，m 为 8。因此您有 100 个大小为 8*8 的 RGB 图像(3 个 channel ) ，从而使您的数据形状为 100,8,8,3。现在您想要展平 100 张图像中的每一张，因此您可以循环遍历数据集，并逐个图像展平它，或者您可以 reshape 它。

您决定通过以下方式 reshape 它:

X.reshape(X.shape[0], -1).T

让我们再解开一点， X.shape[0]给你 100. shape 将返回一个 (100,8,8,3) 元组，因为这是你的数据集的形状，你访问它的第 0 个元素，即 100，所以你得到

X.reshape(100, -1).T

那么它的作用是 reshape 数组但确保您仍然有 100 张图像，并且 -1 表示您不关心结果将被 reshape 为什么形状，因此它会自动从原始形状推断形状形状。以前你有一个形状为 100,8,8,3 的 4-D 数组，但现在你想把它 reshape 成一个 2-D 数组，你指定 100 应该是形状的 0 维，所以 numpy 推断出要 reshape 它变成这样的二维形状，它必须将其展平，因此 100,8*8*3 是输出形状。

之后你只需转置它

此外，这就是 numpy 文档说明的内容

The new shape should be compatible with the original shape. If an integer, then the result will be a 1-D array of that length. One shape dimension can be -1. In this case, the value is inferred from the length of the array and remaining dimensions.