[퀴즈3] Reshape

다음배열 x를 x2로 변형하기 위해 알맞은 것을 고르시오

x=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
x2= [[0,1,,2,3,4],
	[5,6,7,8,9]]

: x.reshape((2,5)) # 행렬이 각각 2,5 인 배열로 reshape

[실습4-1] reshape

import numpy as np

print("array")
array = np.arange(8)
print(array)
print("shape : ", array.shape, "\n")

# Q1. array를 (2,4) 크기로 reshape하여 matrix에 저장한 뒤 matrix와 그의 shape를 출력해보세요.
print("# reshape (2, 4)")
matrix = array.reshape((2,4))


print(matrix)
print("shape : ", matrix.shape)

: 앞에서 배운 퀴즈와 동일하게, reshape() 함수를 이용하여 행렬의 shape에 주의하여 변환한다.

[실습4-2] reshape

import numpy as np

print("matrix")
matrix = np.array([[0,1,2,3],
                   [4,5,6,7]])
print(matrix)
print("shape : ", matrix.shape, "\n")

# (아래의 배열 모양을 참고하세요.)
# Q1. matrix 두 개를 세로로 붙이기 
'''
[[0 1 2 3]
 [4 5 6 7]
 [0 1 2 3]
 [4 5 6 7]]
'''

m= np.concatenate([matrix, matrix], axis=0)



# Q2. matrix 두 개를 가로로 붙이기
'''
[[0 1 2 3 0 1 2 3]
 [4 5 6 7 4 5 6 7]]
'''

n=np.concatenate([matrix, matrix], axis=1)

np.concatenate( [행렬1, 행렬2] , axis=1 ) : 열 방향으로 병합
: axis=0 인 경우에는 행방향으로 병합

• 5일차 후기
  배웠던 내용을 퀴즈 + 실습을 통해서 복습을 하기 때문에 지금껏 배웠던 내용들은 되새기기 좋았다. 하루만에 퀴즈랑 실습을 다 풀어버릴 수 도 있지만 이렇게 이틀에 걸쳐서 나눠서 하는게 장기기억력에 좋은 것 같다. 사실 np.concatenate ( ) 괄호안에 들어가는 옵션들이 바로 생각나지 않아서 조금 고민했는데, 이런 고민과정들이 모여서 정확한 개념이해에 도움이 될 것 같다.