[Numpy] 배열 과 차원

넘파이 배열과 shape, ndim

넘파이의 배열은 다양한 기능들을 제공.

그중에 shape는 배열의 차원 형태를 튜플로 리턴하고

ndim은 배열의 차원을 리턴함

 

※pprint 는 콘솔에 보기좋게 출력하는 메소드

 

import numpy as np
from pprint import *

arr = np.arange(0,32)# 0~31 까지의 값을 1차원 배열로 선언

print("배열의 길이: ",len(arr)) 
print("\n배열")
pprint(arr)
print("타입: ",type(arr))
print("배열의 형태: ",arr.shape)# shape : numpy 배열의 차원을 튜플형태로 얻어옴
print("배열의 차원: ",arr.ndim)# ndim : numpy 배열의 차원(Dimension)을 얻어옴

 

실행결과

배열의 길이:  32

배열
array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,
       17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31])
타입:  <class 'numpy.ndarray'>
배열의 형태:  (32,)
배열의 차원:  1

 

넘파이(numpy) 배열의 reshape() 메소드

 

reshape() 메소드는 배열의 차원을 변경함

ex) reshape(n1, n2, n3)  -> 3차원의 배열로 변경

     n1: 배열의 면

     n2: 배열의 행

     n3: 배열의 열

 

v = arr.reshape(4,2,4) #위의 1차원 배열을 (면, 행, 열) 형태의 3차원 형태로 변경

print("배열의 형태: ",v.shape)
print("배열의 차원: ",v.ndim)
print("\n배열")
pprint(v)

 

실행결과

배열의 형태:  (4, 2, 4)
배열의 차원:  3

배열
array([[[ 0,  1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6,  7]],

       [[ 8,  9, 10, 11],
        [12, 13, 14, 15]],

       [[16, 17, 18, 19],
        [20, 21, 22, 23]],

       [[24, 25, 26, 27],
        [28, 29, 30, 31]]])