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numpy array의 변형

numpy array의 shape를 변형하는 방법, reshape, transpose, T

0. 예제 데이터 준비

import numpy as np

array = np.arrange(24)

print(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]

1. reshape

numpy.array의 데이터 변형 없이 모양만 바꿔주는 함수로, 주요 파라미터는 아래와 같다.

  • a: array_like, 변형될 데이터
  • newshape: 변형할 모양, -1이 입력되면 나머지 차원의 설정에 따라 자동으로 계산된다

import numpy as np

reshape = np.reshape(a=array, newshape=(3, -1))

print(reshape)

[[ 0  1  2  3  4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11 12 13 14 15]
 [16 17 18 19 20 21 22 23]]

2. transpose, ndarray.T

함수냐 메서드냐 차이만 있을 뿐 둘 모두 원본행렬의 전치행렬을 반환하는 것은 똑같다. 

import numpy as np

transpose = np.transpose(a=reshape)

print(transpose)

[[ 0  8 16]
 [ 1  9 17]
 [ 2 10 18]
 [ 3 11 19]
 [ 4 12 20]
 [ 5 13 21]
 [ 6 14 22]
 [ 7 15 23]]


import numpy as np

print(reshape.T)

[[ 0  8 16]
 [ 1  9 17]
 [ 2 10 18]
 [ 3 11 19]
 [ 4 12 20]
 [ 5 13 21]
 [ 6 14 22]
 [ 7 15 23]]

Reference