위에 사진처럼
reshape() 사용하여 1차원 배열 만들기
x = np.arange(2,10+1)
# array([ 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
x.size
# 9
3행과 3열을 가진 배열로 변경하기
x.reshape( (3,3) )
# array([[ 2, 3, 4],
# [ 5, 6, 7],
# [ 8, 9, 10]])
바뀐 배열을 다시 1차원 배열으로 바꾸기
X = x.reshape( 3,3 )
X.reshape(9)
# array([ 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
numpy 딕셔너리와 reshape() 함수 같이 사용하기
np.arange( 2, 10+1).reshape( 3, 3)
# array([[ 2, 3, 4],
# [ 5, 6, 7],
# [ 8, 9, 10]])
'Programming Language > NumPy Library' 카테고리의 다른 글
[Python] 넘파이 최대값, 최소값, 전체합, 전체평균, 표준편차, axis 활용 (0) | 2024.04.05 |
---|---|
[Python] 넘파이 랜덤 추출 함수 : random, randint, seed( ) (0) | 2024.04.05 |
[Python] 넘파이를 이용한 정수(홀수, 짝수) 배열 만들기 (0) | 2024.04.05 |
[Python] 넘파이 0, 1, 특정 값으로 된 백터(1차원)와 행렬(2차원) 만들기 (0) | 2024.04.05 |
[Python] 넘파이 함수 size, shape, dtype, sum(), mean(), std() (0) | 2024.04.04 |