numpy形の負の形状の値との混乱

Question

いつも混乱していますnumpyの形の変更は負の形状のパラメータを扱います。ここではコードと出力の例がありますが、誰でも再形状[-1、1]ありがとう。

関連ドキュメント、Python 2.7を使用しています。

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.reshape.html

import numpy as np 
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder 
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder 

S = np.array(['box','apple','car']) 
le = LabelEncoder() 
S = le.fit_transform(S) 
print(S) 
ohe = OneHotEncoder() 
one_hot = ohe.fit_transform(S.reshape(-1,1)).toarray() 
print(one_hot) 

[1 0 2] 
[[ 0. 1. 0.] 
[ 1. 0. 0.] 
[ 0. 0. 1.]] 

Answer 1

-1一方から他方欠落長さを推測するために使用されます。たとえば、(3,4,5)〜(-1,10)の再整形は、が他の入力を意味する唯一の長さなので、(6,10)に再整形することと同じです。

Answer 2

reshapeからドキュメント：

つの形状寸法は-1することができます。この場合、配列の長さと残りの寸法から値は と推測されます。

（3）Sを（3,1）アレイに変換する一般的な作業に使用されます。私はこの特殊なケースではS[:, None]を使っても同じ効果があると思います。