Regression 인강듣는 도중 나온 reshape(-1, 1)을 보고 -1이 왜 들어가는걸까? 하고 궁금해서 찾아봄
결론부터,
-1은 마치 n과 같이 가변적임을 나타내는 숫자이며, 뒤의 열의 숫자에 따라서 모든 원소가 누락되지 않도록 행렬을 구성해줌
ex)
a = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]])
a.shape >> (3, 4)
a.reshape(-1, 12)
>> 열이 12개가 되도록 행이 1개가 됨
| a.reshape(-1, 6) | a.reshape(-1, 2) | a.reshape(-1,12) |
| 열이 6개가 되어야 하므로 2x6 행렬 구성 | 열이 2개가 되어야 하므로 6x2 행렬 구성 | 열이 12개가 되어야 하므로 1x12 행렬 구성 |
| 1 3 5 7 9 11 2 4 6 8 10 12 |
1 7 2 8 3 9 4 10 5 11 6 12 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 |
*참고
https://rfriend.tistory.com/345
[Python NumPy] reshape에서 -1 은 무슨 의미인가? (reshape(-1, 1))
파이썬 NumPy 에서 배열의 차원(Dimension)을 재구조화, 변경하고자 할 때 reshape() 메소드를 사용합니다. 가령, 3개의 행과 4개의 열로 구성된 2차원의 배열로 재설정하고 싶으면 reshape(3, 4) 처럼 reshape(
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