numpyのreshape(-1)とは？

stackoverflowの記事で見つけました。

どういうものか

reshapeの一つのサイズが決まっているとき、もう一方を-1とすると、-1には元の形状から推測された値が入る。(例を見ないと分かりにくい)

公式ドキュメント(翻訳)

新しい形状は、元の形状と互換性がなければなりません。整数の場合、結果はその長さの1次元配列になります。 1つの形状寸法は-1とすることができる。この場合、値は配列の長さと残りの次元から推測されます。

解説

３行４列のnumpy配列があったとします。

source_shape.py

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

-1を渡した場合は、行ベクトルになります。この場合は、列サイズが元の形状から推測されて決定されます。

row_vector.py

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

以下のように、reshape(-1, 2)とすると列数だけが2で決まり、行数は元の形状から推測されて決定されます。

reshape.py

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