디지털 마케팅의 멀티버스

Reshape 차원과 크기 변경 reshape 메서드는 모델의 특성에 따라 ndarray의 데이터 특정 차원 및 크기로 변환하는 기능이 있습니다. 다음 예시를 통해서 0 부터 9까지 1차원 ndarray를 2차원으로 변경하는 방법을 살펴보겠습니다. array_1 = np.array(10) print(“array_1: \n”, array_1) array_2 = np.array.reshape(2, 5) print(“array_2: \n”, array_2) array 3 = np.array.reshape(5, 2) print(“array_3: \n”, array_3) array_1: [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] array_2: [[0 1 2 3 4] [5 6 7 8 9]] array_3..

ndarray 데이터 타입 ndarray 내의 데이터값은 숫자 값, 문자열 값, 불 값 등이 모두 가능합니다. 숫자형의 경우 int형 ⇒8bit, 16bit, 32bit unsigned int ⇒ 8bit, 16bit, 32b float형 ⇒ 16bi, 32bit, 64bir, 128bit ndarray 내의 데이터 타입은 그 연산의 특성상 같은 데이터 타입만 가능합니다. 즉, 한 개의 ndarray 객체에는 int 와 float이 함께 존재할 수 없습니다. list1 = [1, 2, 3] print(type(list1)) array1 = np.array(list1) print(type(array1)) print(array1, array1.dtype) [1 2 3] int32 ..