[TEAMLAB] 3 -3 . numpy - handling shape

     저번 시간에 이어서 이번에는 numpy로 shape 다루는 법을 알아보도록 하겠다.

 

reshape

     shape은 이전 시간에 설명했듯이 dimension이 어떻게 구성되어 있는가에 대한 정보였다.

예를 들어, 2 x 4의 matrix를 8개의 원소를 가진 vector로 다시 reshape할 수 있다.

 

     위의 예를 보자면 처음에는 2 x 4 matrix를 만든 다음 reshape해서 8개의 벡터로 만들었다. element 개수가 같게,

size가 같게 할 수 있다.

 

     reshape을 할 때는 array의 size가 같게 해야한다.

-1로 reshape

     -1은 그 부분은 몇개가 되든 상관 없고 전체 사이즈에 맞춰서 만들라는 뜻이다.

reshape를 할 때 크기가 맞지 않다면 오류가 난다.

 

flatten

     flatten은 1 dimensional array, vector로 펴주는 것이다.

 

     코드로 보자면 위와 같다.

 

다음 시간에는 numpy의 indexing과 slicing에 대해 배우도록 하겠다.