python中 .shape[0]和.reshape(X.shape[0], -1)及X.reshape(X.shape[0], -1).T 的用法

 shape[0]就是第一个列的行数

例子1：假设x的shape是(209, 64, 64, 3)的

>>> X.shape
(209, 64, 64, 3)

>>> X.shape[0]
209

 通过reshape重新建立维度，第一个维度就是X.shape[0]，这就是正常的reshape操作；第二个维度是-1，我们知道X的shape属性是多少，是(209, 64, 64, 3)，但是想让X变成209行，列数不知道是多少，所以也就是209 * 64 * 64 * 3 / 209，也就是64 * 64 * 3。
 

>>> X.reshape(X.shape[0], -1)
(209, 64*64*3) 

X.reshape(X.shape[0], -1).T可以将一个维度为(a,b,c,d)的矩阵转换为一个维度为(b∗c∗d, a)的矩阵。

>>> X.reshape(X.shape[0], -1).T
(64*64*3, 209)

reshape(1,-1)转化成1行：

reshape(2,-1)转换成两行：

reshape(-1,1)转换成1列：

reshape(-1,2)转化成两列

reshape(2,8)转化成两行八列

test = [[1,2,3],[2,3,4]]
test_x = np.reshape(test_x, (2, 1, 3)) # 转二维为三维

总结：

参数-1就是不知道行数或者列数多少的情况下使用的参数，所以先确定除了参数-1之外的其他参数，然后通过(总参数的计算) / (确定除了参数-1之外的其他参数) = 该位置应该是多少的参数。

例：假设我们不知道z的shape属性是多少，但是想让z变成只有一列，行数不知道多少，通过z.reshape(-1,1)，Numpy自动计算出有8行。

import numpy as np

z = np.array([[1, 2, 3, 4],
              [5, 6, 7, 8]])
c = z.reshape(-1, 1)
print("c:",c)

> c: [[1]
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       [3]
      [4]
      [5]
      [6]
      [7]
      [8]]

想让z变成2列，但是不知道多少行，Numpy自动计算出有4行，数组shape属性为(2, 4）与原来的(1, 8)配套。

import numpy as np

z = np.array([[1, 2, 3, 4],
              [5, 6, 7, 8]])
d = z.reshape(-1, 2)
print("d:",d)

> d: [[1 2]
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