numpy reshapeにおいて、-1は何を意味するのか？

numpyのreshapeメソッドにおける-1の意味

numpyのreshapeメソッドは、配列の形状を変更する際に使用されます。このメソッドにおいて、引数として与える形状の中に-1が含まれる場合、その位置に-1が指定された軸のサイズは自動的に計算されます。具体的には、-1が指定された軸のサイズは、元の配列の要素数と他の軸のサイズに基づいて自動的に決定されます。

例1: -1を使用したreshapeの例

import numpy as np

# 元の配列
arr = np.array([[1, 2, 3],
                [4, 5, 6]])

# -1を使用したreshape
reshaped_arr = arr.reshape(-1, 2)

print(reshaped_arr)

この場合、元の配列arrは2×3の行列です。reshapeメソッドの第一引数に-1を指定することで、2つの列を持つ新しい行列が作成されます。-1の位置には、元の配列の要素数を考慮して自動的に計算された値が入ります。

例2: -1を複数の軸で使用する例

import numpy as np

# 元の配列
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

# -1を複数の軸で使用したreshape
reshaped_arr = arr.reshape(2, -1, 2)

print(reshaped_arr)

この例では、元の配列arrは1次元の配列です。reshapeメソッドの第二引数に-1を指定することで、2つの軸のサイズが自動的に計算されます。この場合、2×3×2の3次元配列が作成されます。

例3: -1を使用したreshapeのエラー

import numpy as np

# 元の配列
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

# -1を使用したreshapeでエラーが発生する例
try:
    reshaped_arr = arr.reshape(4, -1)
except ValueError as e:
    print("ValueError:", e)

この例では、元の配列arrを4つの行にreshapeしようとしていますが、-1を使用することで要素数に合わない形状が指定されているため、ValueErrorが発生します。

numpyのreshapeメソッドにおいて、-1は特定の次元のサイズを自動的に計算して設定することを意味します。具体的には、-1を指定すると、その次元のサイズは他の次元のサイズと元の配列の要素数から自動的に計算されます。これにより、要素数が変わらずに配列の形状を変更する際に便利です。たとえば、2次元の配列を1次元の配列に変換する場合、reshape(-1)とすることで要素数を自動的に計算してくれます。