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1. 배열 속성을 이해하기 위한 개념 정리

  • 차원(dimesion)의 개념 : axis(배열의 축)의 개수 x에 따라 x차원 배열이라 정의됨
  • (1차원 배열 : Vector / 2차원 배열 : Matrix / 3차원 배열 : Tensor)

2. 배열 속성 코드 : shape, ndim, size, dtype

  • ✨ 예시 array
sample_array = np.array([[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]]]) # 3차원 배열 (2,2,2)


  • ☑️ shape : 각 배열의 축의 개수 정보 확인
sample_array.shape # (2, 2, 2) tuple 반환


  • ☑️ ndim : 배열의 차원 확인
sample_array.ndim  # 3차원이므로 3 반환


  • ☑️ size : 배열의 칸 갯수 확인
sample_array.size  # 2*2*2인 8 반환


  • ☑️ dtype : 배열의 데이터 형식을 확인
sample_array.dtype  # 숫자형인 int64 반환

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