[Python] Numpy 기초(2)

Numpy 기초에 대해 다뤄보겠다.

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import numpy as np

data type

배열의 dtype을 봅니다.

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

# Out
dtype('int32')

.astype() 으로 datatype을 변환 가능하다.

arr = arr.astype('float32')
arr = arr.astype(np.float32)

# Out
array([[1., 2., 3.],
       [1., 2., 3.]], dtype=float32)

len(arr.shape)를 통해서 차원이 개수를 확인할 수 있지만, 다음과 같이 ndim 을 통해 차원 수를 확인하다.

len(arr.shape)
arr.ndim

# Out
2

Reshape

차원을 바꾼다.

arr = arr.reshape([1, 6])
arr.shape

# Out
(1, 6)

차원을 몇 개로 나눠야할지 모를 경우 -1을 활용하다.

arr = arr.reshape(-1)
arr.shape

# Out
(6,)

3차원으로 늘리는 방법이다.

arr = np.random.randn(8, 8) # (8, 8)
arr = arr.reshape([32, 2]) # (32, 2)
arr = arr.reshape([-1, 2, 1])

# Out
(32, 2, 1)

Ravel

배열을 1차원으로 바꿔준다. 나중에 배열 layer를 flatten 할 때 같은 기능이라 생각하면 된다.

arr = arr.ravel()
arr.shape

# Out
(64,)

np.expand_dims()

안의 값은 유지하되 차원 수를 늘리고 싶을 때 사용한다.

arr = np.expand_dims(arr, 0)
arr.shape

# Out
(1, 64)