[Python] Numpy - 배열 reshape

배열 reshape

Numpy배열은 원소의 개수가 유지되는 경우에 자유롭게 다른 shape로 변경이 가능하다.

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]])
print(arr) #4*3

#[[ 1  2  3]
#[ 4  5  6]
#[ 7  8  9]
#[10 11 12]]

4*3의 배열이 있을 때

 

arr1 = np.reshape(arr, (12))
print(arr1)
#[ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12]

이런식으로 원소의 개수가 같을 경우 변경이 가능하다.

 

arr1 = arr.reshape(12)
print(arr1)
#[ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12]

위의 코드를 이런식으로 사용할 수도 있다.

 

arr2 = arr.reshape(2, 6)
print(arr2)
#[[ 1  2  3  4  5  6]
# [ 7  8  9 10 11 12]]

arr3 = np.reshape(arr, (2, 2, 3))
print(arr3)
#[[[ 1  2  3]
  #[ 4  5  6]]

 #[[ 7  8  9]
  #[10 11 12]]]

여러가지 형태로 변경이 가능하다.

 

arr4 = np.reshape((arr, 3, 3)) #error

하지만 이와 같이 원소의 개수가 맞지 않을 경우 변경이 불가능하다.

 

arr3[0, 0, 0] = 99
print(arr)
#[[99  2  3]
#[ 4  5  6]
#[ 7  8  9]
#[10 11 12]]

위의 코드를 보면 알 수 있듯

배열 reshape은 배열을 복사하여 새로운 배열을 생성하는게 아니라 존재하는 배열에 대한 새로운 View를 제공할 뿐이다.

 

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
newarr = arr.reshape(2, 2, -1)
print(newarr)
#[[[1 2]
# [3 4]]

#[[5 6]
# [7 8]]]

배열 reshape에서 원소의 개수는 보존되어야 하기 때문에 모든 차원의 크기를 명시할 필요는 없다.

자동으로 계산이 가능하다면 -1을 대신 사용할 수 있다.

*여기서 -1은 -1이 아니다.

 

wrongarr = arr.reshape(2, -1, -1) #error

이러한 경우 차원의 크기가 자동으로 계산될 수 없으므로 에러가 발생한다.

 

1차원 배열로 reshape

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
newarr = arr.reshape(-1)
print(newarr)
#[1 2 3 4 5 6]

print(np.ravel(arr))
print(arr.ravel())
#[1 2 3 4 5 6]

print(arr.flatten())
#[1 2 3 4 5 6]
#print(np.flatten(arr)) error

1차원 배열로 reshape하는 방법은 여러가지가 있다. 

차원의 크기를 자동으로 계산해주는 -1을 사용하거나, ravel, flatten을 사용하는 방법이 있는데

ravel의 경우 두가지 방법이 다 사용가능하지만,

flatten의 경우 np.flatten()와 같은 형식은 지원하지 않는다.