reshape 배열의 구조 변경하는 method로, 행이나 열(혹은 특정 차원)을 늘리거나 줄임 단, 전체 데이터 개수는 유지되어야함 # reshape한 데이터 개수 != 원본 데이터 개수 x = np.array(range(8)) x.reshape(2,2) >ValueError -1 : 전체 요소의 개수는 고정시키고 -1을 쓴 자리를 제외한 나머지 차원의 크기를 지정했을때 전체 요소의 개수를 고려하여 -1자리의 차원이 자동으로 지정됨 x.reshape(2,-1) #2행 지정, 열은 자동 계산 >array([[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7]]) flatten() 어떤 tensor든지 1차원 벡터로 변환 (= 평탄화) 이때 데이터 개수와 값은 그대로 유지됨 x.flatten() >array([..
Shape
.shape: numpy배열에서 객체의 차원에 대한 구성 정보 반환 1차독립: m개의 벡터들의 1차결합에서 모든 스칼라 값이 0일때만 1차결합=0이 성립하는 벡터집합 rank(행렬의 계수): 행렬A에서 1차독립인 행벡터의 최대수를 A의 계수(rank)라고 하며, rank A로 나타냄 -KREYSZIG공업수학 rank=1 일때 (요소 개수, ) rank=2 일때 (행, 열) rank=3 일때 (행렬의 개수, 행, 열) rank=n 일때 (n차원의 행렬 개수, n-1차원의 행렬개수,..., 3차원의 행렬개수, 행, 열) tensor_rank5 = [ [[ [[1,2,5,8],[1,2,5,8],[1,2,5,8]], [[1,2,5,8],[1,2,5,8],[1,2,5,8]], [[1,2,5,8],[1,2,5,8]..
