2025.03.23(일) 슈퍼코딩 AI/DATA Day 21 일일보고 - 라이브러리_NumPy_reshape

NumPy_reshape

ndarray.reshape()

• np.reshape() - ndarray의 shape를 변경
• 전체 size는 동일해야 함

자유롭게 모양을 변경이 가능하다 (단, 전체 size가 같아야 한다 )

ndarray.reshape()

ndarray.reshape()

• -1을 지정하면 size를 기반으로 값을 자동으로 설정
• 하나의 dimension에만 -1을 사용할 수 있다

reshape하고 싶은 만큼 나누는 법 : r = data.size % 3 = 2( 나머지가 2개가 더 있다는 소리)
data [ : -2].reshape ( -1, 3 )
-1은 특정한 숫자를 모를 경우에 사용한다

ndarray.flatten()

• np.flatten() - ndarray를 1차원으로 변환
• np.reshape(-1, )와 동일한 효과

tensor을 가지고 있는 데이터를 1차원으로 나열하고 싶을 때 사용하는 flatten
np.reshape(-1, )은 갯수를 모를 때 있는 대로 해달라고 할 때 사용

ndarray.flatten()

flatten 방법 1 : data.reshape(-1, )
flatten 방법 2 : data.flatten()
NumPy를 사용하는 이유는 행렬과 벡터같은 배열을 정렬화 시켜서 잘 사용하기 위해 사용한다
* reshape/flatten의 중요 목적은 나중에 데이터 정리에 유용하게 사용하기 위함