np.reshape參數中的-1的含義

新數組的shape屬性應該要與原來數組的一緻，即新數組元素數量與原數組元素數量要相等。一個參數為-1時，那麼reshape函數會根據另一個參數的次元計算出數組的另外一個shape屬性值。

>>> z = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12],[13, 14, 15, 16]])
>>> z
array([[ 1,  2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7,  8],
       [ 9, 10, 11, 12],
       [13, 14, 15, 16]])
>>> z.reshape(-1)
array([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16])
>>> z.reshape(-1,2) #我們不知道z的shape屬性是多少，
                    #但是想讓z變成隻有2列，行數不知道多少，
                    #通過`z.reshape(-1,2)`，Numpy自動計算出有8行，
                    #新的數組shape屬性為(8, 2)，與原來的(4, 4)配套。
array([[ 1,  2],
       [ 3,  4],
       [ 5,  6],
       [ 7,  8],
       [ 9, 10],
       [11, 12],
       [13, 14],
       [15, 16]])
>>> z
array([[ 1,  2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7,  8],
       [ 9, 10, 11, 12],
       [13, 14, 15, 16]])
>>> x=z.reshape(-1,2)
>>> x
array([[ 1,  2],
       [ 3,  4],
       [ 5,  6],
       [ 7,  8],
       [ 9, 10],
       [11, 12],
       [13, 14],
       [15, 16]])
>>> y=x[0] #取出第一行元素
>>> y
array([1, 2])
>>> m=x[:2] ##取出前兩行元素
>>> m
array([[1, 2],
       [3, 4]])