Python - numpy 03 (reshape)

지난 포스팅에서 numpy의 ndarray가 뭔지, 어떻게 생성하는지 알아보았습니다. 이번에는 ndarray의 shape(모양)을 변경하는 reshape에 대해 알아보겠습니다.

reshape

reshape는 ndarray의 shape(모양)을 변경합니다. reshape는 ndarray의 메소드입니다.

import numpy as np

arr = np.arange(10)

print(arr)
print(arr.shape)
print(arr.reshape(2, 5))
print(arr.reshape(5, 2))

• np.arange(10): 0부터 9까지의 ndarray를 생성합니다.
• arr.reshape(2, 5): arr의 shape를 2x5로 변경합니다.
• arr.reshape(5, 2): arr의 shape를 5x2로 변경합니다.

[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
(10,)
[[0 1 2 3 4]
 [5 6 7 8 9]]
[[0 1]
 [2 3]
 [4 5]
 [6 7]
 [8 9]]

• arr.shape: arr의 shape는 (10,) 입니다.
• arr.reshape(2, 5): arr의 shape는 (2, 5) 입니다.
• arr.reshape(5, 2): arr의 shape는 (5, 2) 입니다.

주의 할 점

변경되는 shape의 원소의 개수와 원본 ndarray의 원소의 개수가 같아야 합니다. 예를 들어, 10개의 원소를 가진 ndarray의 shape를 3x3으로 변경할 수 없습니다.

-1 파라미터

reshape의 파라미터에 -1을 사용하면 나머지 파라미터를 기반으로 자동으로 원소의 개수를 계산하여 shape를 변경합니다.

import numpy as np

arr = np.arange(10)

print(arr)
print(arr.shape)
print(arr.reshape(2, -1))
print(arr.reshape(-1, 2))

• np.arange(10): 0부터 9까지의 ndarray를 생성합니다.
• arr.shape: arr의 shape를 출력합니다.
• arr.reshape(2, -1): arr의 shape를 2x5로 변경합니다.
• arr.reshape(-1, 2): arr의 shape를 5x2로 변경합니다.

[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
(10,)
[[0 1 2 3 4]
 [5 6 7 8 9]]
[[0 1]
 [2 3]
 [4 5]
 [6 7]
 [8 9]]

• arr.reshape(2, -1): arr의 shape는 (2, 5) 입니다.
• arr.reshape(-1, 2): arr의 shape는 (5, 2) 입니다.

주의 할 점

-1 파라미터는 한번만 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 10개의 원소를 가진 ndarray의 shape를 (3, -1, -1)으로 변경할 수 없습니다.

차원 늘리기

reshape를 사용하여 차원을 늘릴 수 있습니다.

import numpy as np

arr = np.arange(10)

print(arr)
print(arr.shape)
print(arr.reshape(2, 5))
print(arr.reshape(2, 5).shape)
print(arr.reshape(2, 5, 1))
print(arr.reshape(2, 5, 1).shape)
print(arr.reshape(1, 2, 5,))
print(arr.reshape(1, 2, 5).shape)

• arr.reshape(2, 5, 1): arr의 shape를 2x5x1로 변경합니다.
• arr.reshape(2, 5, 1).shape: arr의 shape를 출력합니다.
• arr.reshape(1, 2, 5): arr의 shape를 1x2x5로 변경합니다.
• arr.reshape(1, 2, 5).shape: arr의 shape를 출력합니다.

[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
(10,)
[[0 1 2 3 4]
 [5 6 7 8 9]]
(2, 5)
[[[0]
  [1]
  [2]
  [3]
  [4]]

 [[5]
  [6]
  [7]
  [8]
  [9]]]
(2, 5, 1)
[[[0 1 2 3 4]
  [5 6 7 8 9]]]
(1, 2, 5)

• arr.reshape(2, 5, 1)의 값은 [[[0] [1] [2] [3] [4]] [[5] [6] [7] [8] [9]]] 입니다.
• arr.reshape(2, 5, 1).shape의 값은 (2, 5, 1) 입니다.
• arr.reshape(1, 2, 5)의 값은 [[[0 1 2 3 4] [5 6 7 8 9]]] 입니다.
• arr.reshape(1, 2, 5).shape의 값은 (1, 2, 5) 입니다.

차원 줄이기

reshape를 사용하여 차원을 줄일 수 있습니다.

import numpy as np

arr = np.arange(10).reshape(2, 5, 1)

print(arr)
print(arr.shape)
print(arr.reshape(10))
print(arr.reshape(10).shape)
print(arr.reshape(-1))
print(arr.reshape(-1).shape)
print(arr.reshape(5, 2))
print(arr.reshape(5, 2).shape)

• np.arange(10).reshape(2, 5, 1): 0부터 9까지의 ndarray를 생성하고 shape를 2x5x1로 변경합니다.
• arr.reshape(10): arr의 shape를 10으로 변경합니다.
• arr.reshape(-1): arr의 shape를 10으로 변경합니다.
• arr.reshape(5, 2): arr의 shape를 5x2로 변경합니다.

[[[0]
  [1]
  [2]
  [3]
  [4]]

 [[5]
  [6]
  [7]
  [8]
  [9]]]
(2, 5, 1)
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
(10,)
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
(10,)
[[0 1]
 [2 3]
 [4 5]
 [6 7]
 [8 9]]
(5, 2)

• arr: arr의 값은 [[[0] [1] [2] [3] [4]] [[5] [6] [7] [8] [9]]] 입니다.
• arr.shape: arr의 shape는 (2, 5, 1) 입니다.
• arr.reshape(10).shape: arr의 shape는 (10,) 입니다.
• arr.reshape(-1).shape: arr의 shape는 (10,) 입니다.
• arr.reshape(5, 2).shape: arr의 shape는 (5, 2) 입니다.
• arr.reshape(2, 5, 1).shape의 값은 (2, 5, 1) 입니다.
• arr.reshape(1, 2, 5).shape의 값은 (1, 2, 5) 입니다.

1차원 배열로 변경하는 다른 방법

flatten

flatten은 다차원 배열을 1차원 배열로 변경합니다. flatten은 ndarray의 메소드입니다.

import numpy as np

arr = np.arange(10).reshape(2, 5, 1)

print(arr)
print(arr.shape)
print(arr.flatten())
print(arr.flatten().shape)

• arr.flatten(): arr의 shape를 10으로 변경합니다.

[[[0]
  [1]
  [2]
  [3]
  [4]]

 [[5]
  [6]
  [7]
  [8]
  [9]]]
(2, 5, 1)
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
(10,)

• arr.shape: arr의 shape는 (2, 5, 1) 입니다.
• arr.flatten(): arr의 shape는 (10,) 입니다.

ravel

ravel은 다차원 배열을 1차원 배열로 변경합니다. ravel은 ndarray의 메소드입니다.

import numpy as np

arr = np.arange(10).reshape(2, 5, 1)

print(arr)
print(arr.shape)
print(arr.ravel())
print(arr.ravel().shape)

• arr.ravel(): arr의 shape를 10으로 변경합니다.

[[[0]
  [1]
  [2]
  [3]
  [4]]

 [[5]
  [6]
  [7]
  [8]
  [9]]]
(2, 5, 1)
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
(10,)

• arr.shape: arr의 shape는 (2, 5, 1) 입니다.
• arr.ravel(): arr의 shape는 (10,) 입니다.

flatten과 ravel의 차이

flatten과 ravel은 ndarray의 shape를 1차원으로 변경합니다. 차이점은 복사본을 반환하느냐 아니냐 입니다. flatten은 복사본을 반환하고 ravel은 원본을 반환합니다.

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