• 회원가입
  • 로그인
  • 구글아이디로 로그인

[numpy] PY - NumPy Array Shape (배열 모양) ★

3769  

목차

  1. 배열 모양 정의
  2. 배열 모양 확인

 

배열 모양 정의

 

배열 차원의 각 차원의 요소 개수로 구성된 Tuple.

 

 

배열 모양 확인

 

NumPy 배열 객체의 shape 속성으로 배열모양 확인 가능. 

※ 각 차원의 요소 개수를 요소로 갖는 Tuple 반환.

※ Tuple의 각 정수는 각 차원의 요소 개수 의미.

※ 2차원 이상의 복잡한 배열 구조 확인에 유용.

 


[0차원 배열]

 

import numpy as np

arr = np.array(34)

print(arr.shape) # ()

 

결과값: ()


[1차원 배열]

 

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

print(arr.shape)

 

결과값: (5, )

※ 5 : 1차원 요소 개수 


[2차원 배열] ★

 

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

print(arr.shape) # (2, 3)

 

결과값: (2, 3)

※ 2 : 1차원 요소 개수

※ 3 : 2차원 각 차원의 요소 개수.


[3차원 배열]

 

import numpy as np

arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]])

print(arr.shape)

 

결과값: (2, 2, 3)

※ 2 : 1차원 요소 개수.

※ 2 : 2차원 각 차원의 요소 개수.

※ 3 : 3차원 각 차원의 요소 개수. 


[5차원 배열]

 

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4], ndmin=5)

print(arr) # [[[[[1 2 3 4]]]]]

print(arr.shape) # (1, 1, 1, 1, 4) 

 

결과값: (1, 1, 1, 1, 4) 

※ 1 : 1차원 요소 개수

※ 1 : 2차원 각 차원의 요소 개수

※ 1 : 3차원 각 차원의 요소 개수

※ 1 : 4차원 각 차원의 요소 개수

※ 4 : 5차원 각 차원의 요소 개수



분류 제목
module Python - cmath.sinh(x) 메서드 -
module Python - cmath.sqrt(x) 메서드 -
module Python - cmath.tan(x) 메서드 -
module Python - cmath.tanh(x) 메서드 -
module Python - cmath.e 상수 - 오일러 상수 (2.71...)
module Python - cmath.inf 상수 - float 자료형의 무한대 상수 (= inf) 반환.
module Python - cmath.infj 상수 - complex 자료형의 무한대 상수 (= infj) 반환.
module Python - cmath.nan 상수 - float 자료형의 nan 상수 (= nan) 반환.
module Python - cmath.nanj 상수 - complex 자료형의 nan 상수 (= nanj) 반환.
module Python - cmath.pi 상수 - 원주율 (= 3.14...) 반환. (= 파이 상수)
module Python - cmath.tau 상수 - 원주율 2배 (= 6.28...) 반환. (= 타우 상수)
howto Python - digit 숫자 (0~9)를 정사각형 형태로 나열.
pandas Python - Pandas Intro (판다스 소개)
pandas Python - Pandas Start (설치/시작/버전확인)
pandas Python - Pandas Series (시리즈)
pandas Python - Pandas DataFrames (데이터프레임)
pandas Python - Pandas Read CSV (CSV 읽기)
pandas Python - Pandas Read JSON (JSON 읽기)
pandas Python - Pandas Analyzing DataFrames (데이터프레임 분석)
pandas Python - Pandas Cleaning Data (데이터 청소/정리)
23/24
목록
찾아주셔서 감사합니다. Since 2012