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python で reshape((len(data), -1)) というのがどういう動きをしているのかがわかりません。(以下に実行コマンド例あり)

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以下のような行列があるとします。

data.shape
(400, 64, 64)

この行列に対し、reshape((len(data), -1))
を行うと、(400, 4096)の行列ができるのですが、
この原理がわかりません。


data_reshaped = data.reshape((len(data), -1))

>>> data_reshaped.shape
(400, 4096)


-1 というのがなぜ 64*64 という計算をしているのかを教えて頂けないでしょうか?

何か参考になるURLがあるようでしたら、そちらでも構いません。


尚、以下のようなケースのreshapeの原理は理解しております。
わからないのは、マイナスがついた場合の動きです。


>>> a = np.arange(6).reshape((3, 2))
>>> a
array([[0, 1],
       [2, 3],
       [4, 5]])


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reshapeメソッドの引数:newshapeの説明に "One shape dimension can be -1. In this case, the value is inferred from the length of the array and remaining dimensions." と書かれていますし、-1と書くと残りの次元を収めるのに必要な大きさの配列(たぶん単なる配列)が確保されて、そこに全部流し込まれるっぽいですね。

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