上篇文章中的reshape（-1,2），有的时候不明白为什么会有参数-1，可以通过查找文档中的reshape（）去理解这个问题

根据Numpy文档(https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.reshape.html#numpy-reshape)的解释：

newshape : int or tuple of ints
The new shape should be compatible with the original shape. If an integer, then the result will be a 1-D array of that length. One shape dimension can be -1. In this case, **the value is inferred from the length of the array and remaining dimensions**.

数组新的shape属性应该要与原来的配套，如果等于-1的话，那么Numpy会根据剩下的维度计算出数组的另外一个shape属性值。

举几个例子或许就清楚了，有一个数组z，它的shape属性是(4, 4)

z = np.array([[1, 2, 3, 4],

          [5, 6, 7, 8],

          [9, 10, 11, 12],

          [13, 14, 15, 16]])

z.shape

(4, 4)

z.reshape(-1)

z.reshape(-1)

array([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16])

z.reshape(-1, 1)

也就是说，先前我们不知道z的shape属性是多少，但是想让z变成只有1列，行数不知道多少，通过`z.reshape(-1,1)`，Numpy自动计算出有16行，新的数组shape属性为(16, 1)，与原来的(4, 4)配套。

z.reshape(-1,1)

 array([[ 1],

        [ 2],

        [ 3],

        [ 4],

        [ 5],

        [ 6],

        [ 7],

        [ 8],

        [ 9],

        [10],

        [11],

        [12],

        [13],

        [14],

        [15],

        [16]])

z.reshape(-1, 2)

newshape等于-1，列数等于2，行数未知，reshape后的shape等于(8, 2)

 z.reshape(-1, 2)

 array([[ 1,  2],

        [ 3,  4],

        [ 5,  6],

        [ 7,  8],

        [ 9, 10],

        [11, 12],

        [13, 14],

        [15, 16]])

同理，只给定行数，newshape等于-1，Numpy也可以自动计算出新数组的列数。