newshape (, -1) 有什么作用？

您能解释一下 newshape 在 reshape 中的作用以及 newshape=(n_channels,-1) 是什么意思吗？我想使用下面的代码来重塑我的信号矩阵，但我不明白最后一部分

np.reshape(np.transpose(signal,axes=[1,2,0]),newshape=(n_channel,-1))

比方说，您想将具有 numpy 维的 10*2 数组重塑为 5*4。你需要

a = np.zeros((10,2)) # Generates 10*2 zero matrix
np.reshape(a,newshape=(5,4))

这给出了这样的输出

array([[0.,0.,0.],[0.,0.]])

同样的输出可以通过

np.reshape(a,-1))

因为第二个维度的值是从数组的长度和剩余维度推断出来的。这里需要 4，但如果你想要 2*10 数组而不是你可以使用 newshape=(2,-1)，这里的第二个值将是 10。