Data Science Academy · 강의

배열 모양 변경과 평탄화

데이터를 잃지 않고 차원을 변경합니다.

레슨 1/413개 단계

배열 모양 변경과 평탄화은(는) CoddyKit의 무료 Data Science Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 1번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 Data Science Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. Data Science Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

같은 데이터, 새로운 형태

배열은 숫자와 형태로 이루어져 있을 뿐입니다. 형태 변경은 값을 복사하거나 하나라도 바꾸지 않고 숫자를 새로운 차원으로 재배치합니다.

reshape 호출하기

reshape를 사용하면 숫자 12개를 3×4 격자로 배치할 수 있습니다. 전체 개수는 같아야 하며, 그렇지 않으면 NumPy가 오류를 발생시킵니다.

import numpy as np
a = np.arange(12)
b = a.reshape(3, 4)

행 곱하기 열

새 형태는 각 차원을 곱한 값이 원래 크기와 같을 때만 사용할 수 있습니다. 여기서는 3×4가 12이므로 reshape가 정확히 들어맞습니다.

NumPy가 계산하게 하기

한 차원에 -1을 전달하면 NumPy가 해당 값을 대신 계산합니다. 격자의 한쪽 크기만 알고 있을 때 유용한 단축 방법입니다.

a = np.arange(12)
b = a.reshape(3, -1)   # becomes 3 x 4

ravel로 1차원으로 만들기

다시 숫자를 한 줄로 만들고 싶으신가요? ravel은 모든 배열을 하나의 차원으로 펼치며, 값을 행 단위로 읽습니다.

grid = np.arange(6).reshape(2, 3)
flat = grid.ravel()   # [0 1 2 3 4 5]

flatten은 복사본을 만듭니다

flatten 메서드도 1차원 배열을 반환하지만, 항상 새로운 복사본을 만듭니다. 결과를 수정해도 원본 배열에는 영향을 주지 않습니다.

flat = grid.flatten()
flat[0] = 99   # grid is untouched

ravel은 메모리를 공유할 수 있습니다

flatten과 달리 ravel은 원본과 메모리를 공유하는 뷰를 반환하는 경우가 많습니다. 뷰를 변경하면 원본도 변경될 수 있습니다.

차원 추가하기

reshape를 사용하면 1차원 배열을 열 형태로 확장할 수 있습니다. shape (3,)을 (3, 1)로 바꾸는 것은 배열을 쌓거나 행렬 계산을 하기 전에 흔히 사용하는 방법입니다.

v = np.array([1, 2, 3])
col = v.reshape(3, 1)

전치로 축 바꾸기

.T 속성은 행과 열을 맞바꿉니다. 2×3 배열이 즉시 3×2 배열로 바뀌며, 대각선을 기준으로 데이터가 뒤집힙니다.

grid = np.arange(6).reshape(2, 3)
turned = grid.T   # shape 3 x 2

형태는 일관되어야 합니다

숫자 10개를 3×4 격자로 바꿀 수는 없습니다. 양쪽의 요소 개수가 같아야 하므로 reshape하기 전에 차원을 계획하십시오.

형태 변경이 중요한 이유

모델과 시각화 도구는 특정한 형태를 요구합니다. 형태 변경을 사용하면 하나의 숫자 블록을 필요에 따라 벡터, 행렬 또는 이미지로 활용할 수 있습니다.

빠른 확인

배열을 완전히 독립된 1차원 복사본으로 만들려고 합니다.

reshape 복습

값을 유지한 채 데이터의 형태를 변경하고, 자동 크기 계산을 위해 -1을 사용했으며, flatten은 복사본을 만들고 ravel은 메모리를 공유할 수 있다는 점을 배웠습니다. 🎯

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자주 묻는 질문

“배열 모양 변경과 평탄화” 강의는 무료인가요?

네 — “배열 모양 변경과 평탄화” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 Data Science Academy 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. Data Science Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

“배열 모양 변경과 평탄화”에서 뭘 배우나요?

데이터를 잃지 않고 차원을 변경합니다. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 Data Science Academy을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.

Data Science Academy을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?

사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 Data Science Academy은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 1번째 강의입니다.

“배열 모양 변경과 평탄화” 강의는 얼마나 걸리나요?

대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.

이 Data Science Academy 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?

네. 모든 Data Science Academy 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.

이 강의의 모든 강의

  1. 배열 모양 변경과 평탄화
  2. 합계, 평균, 축 활용법
  3. 선택을 위한 불리언 마스크
  4. 난수와 시드
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