Numpy의 Shape

Numpy matrix를 만들게 되면 shape 메소드를 통해서 그 matrix의 모형을 알아낼 수 있다.

 

x = np.array([1,2,3])

x.shape
Out[49]: (3,)

y = np.array([[1,2],[3,4]])

y.shape
Out[51]: (2, 2)

다음과 같이 1X3 행렬과, 2X2 행렬을 만들었다. 그런데 뭔가 이상하지 않은가? 다음 코드를 보고 판단해보자

x = np.array([1,2,3])

x2 = np.array([[1,2,3]])

x.shape
Out[55]: (3,)

x2.shape
Out[54]: (1, 3)

두 행렬의 요소는 동일할지언정, 표기법이 다르다. 이는 Numpy matrix의 표기 방식 때문이라고 추정한다.

https://stackoverflow.com/questions/22053050/difference-between-numpy-array-shape-r-1-and-r

Difference between numpy.array shape (R, 1) and (R,)

역시나! Stackoverflow에 비슷한 질문이 있었고, 이 중 충분한 답변이 될만한 부분을 같이 적는다.

 

The shape is a tuple. If there is only 1 dimension the shape will be one number and just blank after a comma. For 2+ dimensions, there will be a number after all the commas.

(모양은 튜플입니다. 만약 1차원이라면 숫자 하나와 콤마 뒤의 빈칸으로 나타나고, 2차원 이상에서는 콤마 뒤에 숫자가 옵니다.)

 

x.ndim
Out[56]: 1

x2.ndim
Out[57]: 2

차원 확인으로 다시 한번 확인해볼 수 있다.