NumPy 형태 조작

소개

이 랩에서는 NumPy 배열의 형태를 조작할 수 있는 NumPy 형태 조작 함수에 대해 배우게 됩니다.

성과

• 배열 형태 변환 (Reshaping arrays)
• 배열 연결 및 분할 (Concatenating and splitting arrays)
• 배열 전치 (Transposing arrays)

배열 형태 변환 (Reshaping Arrays)

reshape 함수를 사용하면 NumPy 배열의 형태를 변경할 수 있습니다. reshape 함수의 구문은 다음과 같습니다.

np.reshape(a, new_shape)

• 여기서 a는 입력 배열이고, new_shape는 배열의 원하는 새로운 형태입니다.

Python 셸 열기

터미널에서 다음 명령을 입력하여 Python 셸을 엽니다.

python3

NumPy 임포트

NumPy 는 이미 설치되어 있으므로 Python 코드에서 임포트할 수 있습니다.

import numpy as np

배열 생성

예시로 (2, 3) 형태의 배열 a를 생성합니다.

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(a.shape)

출력:

(2, 3)

Reshape 사용

reshape 함수를 사용하여 이 배열을 (3, 2) 형태로 변환할 수 있습니다.

b = np.reshape(a, (3, 2))
print(b.shape)
print(b)

출력:

(3, 2)
[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]]

배열 연결 및 분할 (Concatenating and Splitting Arrays)

NumPy 는 배열을 연결하기 위한 두 가지 함수를 제공합니다.

1. np.concatenate: 주어진 축을 따라 배열을 연결합니다.
2. np.stack: 새로운 축을 따라 배열을 연결합니다.

np.split 함수를 사용하여 배열을 분할할 수 있습니다.

배열 연결 (Concatenating Arrays)

예시로 두 개의 배열 a와 b를 생성합니다.

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

Concatenate 사용

np.concatenate 함수를 사용하여 첫 번째 축 (0) 을 따라 이 배열들을 연결할 수 있습니다.

c = np.concatenate((a, b))
print(c)

출력:

[1 2 3 4 5 6]

Stack 사용

np.stack 함수를 사용하여 새로운 축을 따라 이 배열들을 연결할 수도 있습니다.

d = np.stack((a, b))
print(d)
print(d.shape)

출력:

[[1 2 3]
 [4 5 6]]
(2, 3)

배열 분할 (Splitting Arrays)

예시로 (6,) 형태의 배열 a를 생성합니다.

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

Split 사용

np.split 함수를 사용하여 이 배열을 길이가 3 인 두 개의 배열로 분할할 수 있습니다.

b, c = np.split(a, 2)
print(b)
print(c)

출력:

[1 2 3]
[4 5 6]

배열 전치 (Transposing Arrays)

transpose 함수를 사용하면 NumPy 배열의 축을 전치할 수 있습니다. transpose 함수의 구문은 다음과 같습니다.

a.transpose([axis1, axis2, ...])

• 여기서 axis1, axis2 등은 전치할 축입니다.

배열 생성

예시로 (2, 3) 형태의 배열 a를 생성합니다.

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(a)
print(a.shape)

출력:

[[1 2 3]
 [4 5 6]]
(2, 3)

Transpose 사용

transpose 함수를 사용하여 이 배열을 전치할 수 있습니다.

b = a.transpose()
print(b)
print(b.shape)

출력:

[[1 4]
 [2 5]
 [3 6]]
(3, 2)

배열의 특정 축을 전치할 수도 있습니다. 예를 들어, 다음 코드를 사용하여 배열 a의 축을 전치하여 (3, 2) 형태를 갖도록 할 수 있습니다.

c = a.transpose(1, 0)
print(c)
print(c.shape)

출력:

[[1 4]
 [2 5]
 [3 6]]
(3, 2)

요약

축하합니다! NumPy Shape Manipulation Lab 을 완료했습니다.

이 랩에서는 NumPy shape 조작 함수인 reshape, concatenate, stack, split, 그리고 transpose를 배웠습니다. 이러한 함수들을 통해 NumPy 배열의 형태를 조작할 수 있으며, 이는 많은 데이터 조작 작업에 필수적입니다.