데이터 한 그릇

np.expand_dims(a, axis = ?) np.expand_dims(a,axis = 0) #차원 확대 axis = 0이기 때문에 딥스를 확대하는 것. 2차원에서 3차원으로 확장이 된다. a[newaxis,:,:] 와 동일한 결과를 얻는다. 인자를 적을 때 axis = 0 처럼 키를 이용해서 적어도 되지만 키를 생략하고 숫자만 적어도 된다. np.expand_dims(a,1) axis = 1로 확대를 한 것이기 때문에 a[:,newaxis,:] 와 동일하다. 행을 기준으로 차원을 확장한 것. (행이 본래 일차원이였는데, 각 행은 1차원에서 2차원으로 확장이 됨) np.expand_dims(a,2) axis = 2와 동일, 따라서 a[:,:,newaxis] 와 동일 열별로 하나씩 가져와서 하나의 뎁..

array 쪼개기 a = np.arange(24) a 1차원 배열 생성 a = np.split(a,2) default는 axis = 0임 나누면 행으로 2개로 나뉘어지게 됨 array 합치기 hstack, vstack 쪼갰으면 합쳐보자 a = np.arange(24) x,y,z = np.split(a,3) split으러 3개로 일단 나눈다. 행기준 np.hstack((x,y)) 수평으로 쭉 이어 붙여진다 1,2,3,4,5,6,7,8,8,~~ 결과는 1차원 배열이다 np.vstack((x,y)) 수직으로 이어붙여준다. 따라서 데이터는 2차원 배열이된다. stack axis = 0부터 합쳐진다. a = np.arange(16).reshape(4,4) a 배열 생성 np.split(a,2) #axis = 0으..