remodelar la operación en numpy

numpy.reforma(-1,1)

El nuevo atributo de forma de la matriz debe coincidir con el valor original. Si es igual a -1, Numpy calculará otro valor de atributo de forma de la matriz de acuerdo con las dimensiones restantes.
por ejemplo:

x = np.matriz([[2, 1], [2, 1], [2, 3]])

Especificando que la nueva fila de la matriz es 3 y la columna es 2, entonces:

y = x.reshape(3,2)
 
y
Out[43]: 
array([[2, 1],
       [2, 1],
       [2, 3]])
       

Especifique la nueva columna de matriz como 1, luego:

y = x.reshape(-1,1)
 
y
Out[34]: 
array([[2],
       [1],
       [2],
       [1],
       [2],
       [3]])

Especificar la nueva columna de matriz es 2, entonces:

y = x.reshape(-1,2)
 
y
Out[37]: 
array([[2, 1],
       [2, 1],
       [2, 3]])

Especificando una nueva fila de matriz de 1, entonces:

y = x.reshape(1,-1)
 
y
Out[39]: array([[2, 1, 2, 1, 2, 3]])

Especificando el nuevo comportamiento de matriz 2, entonces:

y = x.reshape(2,-1)
 
y
Out[41]: 
array([[2, 1, 2],
       [1, 2, 3]])

Este es solo un ejemplo de una matriz bidimensional, y lo mismo se aplica a más de matrices bidimensionales. En resumen, además de especificar la dimensión de la reforma, se debe determinar la dimensión de la operación -1 y se deriva de otras dimensiones dadas.