| 넘파이 numpy array를 어떻게 사용하는지 알아 본다. numpy 배열의 기본적인 사용법은 다음과 같다. 1차원 배열의 shape는 (3, )이다. 2차원 배열의 shape는 (2, 3)이다. 3차원 배열의 shape는 (3, 2, 2)이다. shape는 튜플로 2차 배열일때는 행, 열의 구조로 착각 할수 있다. 큰 집합에서 작은 집합 순서로 튜플에 입력하는걸로 기억한다. import numpy as np
d1 = np.array([1, 2, 3]) print('D1->', d1.shape, '\n', d1) print('------------------------------------------') d2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print('D2->', d2.shape, '\n', d2) print('------------------------------------------') d3 = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]], [[9, 10], [11, 12]]]) print('D3->', d3.shape, '\n', d3) 결과) D1-> (3,) [1 2 3] ------------------------------------------ D2-> (2, 3) [[1 2 3] [4 5 6]] ------------------------------------------ D3-> (3, 2, 2) [[[ 1 2] [ 3 4]] [[ 5 6] [ 7 8]] [[ 9 10] [11 12]]] reshape를 이용해 배열의 형태를 변경할수도 있다. x = d3.reshape((6, 2))
print(x) 결과) [[ 1 2] [ 3 4] [ 5 6] [ 7 8] [ 9 10] [11 12]] |