파이썬 NumPy 에서 배열의 차원(Dimension)을 재구조화, 변경하고자 할 때 reshape() 메소드를 사용합니다.  가령, 3개의 행과 4개의 열로 구성된 2차원의 배열로 재설정하고 싶으면 reshape(3, 4) 처럼 reshape()의 매개변수로 변경하고자 하는 배열의 행과 열의 차원을 정수로 입력해주면 됩니다. 


그런데 reshape(-1, 2) 혹은 reshape(3, -1) 처럼 reshape() 메소드 안에 '-1'이 들어가 있는 경우가 있습니다. 이때 reshape()의 '-1'이 의미하는 바는, 변경된 배열의 '-1' 위치의 차원은 "원래 배열의 길이와 남은 차원으로 부터 추정"이 된다는 뜻입니다. (One shape dimension can be -1. In this case, the value is inferred from the length of the array and remaining dimensions.)


말이 좀 어렵고, 금방 이해하기가 쉽지 않은데요, ^^; 아래에 간단한 예를 들어서 설명해보겠습니다. 


먼저 NumPy 라이브러리를 import 하고 3x4 차원의 예제 배열을 만들어보겠습니다. 

(우리가 일상적으로 사용하는 reshape() 의 사용 예제)



In [1]: import numpy as np


In [2]: x = np.arange(12).reshape(3, 4)


In [3]: x.shape

Out[3]: (3, 4)


In [4]: x

Out[4]:

array([[ 0, 1, 2, 3],

        [ 4, 5, 6, 7],

        [ 8, 9, 10, 11]])

 



  (1) reshape(-1, 정수) 의 행(row) 위치에 '-1'이 들어있을 경우


이제 reshape() 의 행(row) 차원 위치에 '-1'을 넣으면 어떻게 재구조화가 되는지 살펴보겠습니다. 

총 12개의 원소가 들어있는 배열 x에 대해서 x.reshape(-1, 정수) 를 해주면 '열(column)' 차원의 '정수'에 따라서 12개의 원소가 빠짐없이 배치될 수 있도록 '-1'이 들어가 있는 '행(row)' 의 개수가 가변적으로 정해짐을 알 수 있습니다.  


x.reshape(-1, 1)

=> shape(12,1)

x.reshape(-1, 2

=> shape(6, 2)

 x.reshape(-1, 3)

=> shape(4, 3)

x.reshape(-1, 4

=> shape(34)

 

In [5]: x.reshape(-1, 1)

Out[5]:

array([[ 0],

        [ 1],

        [ 2],

        [ 3],

        [ 4],

        [ 5],

        [ 6],

        [ 7],

        [ 8],

        [ 9],

        [10],

        [11]])


 In [6]: x.reshape(-1, 2)

Out[6]:

array([[ 0, 1],

        [ 2, 3],

        [ 4, 5],

        [ 6, 7],

        [ 8, 9],

        [10, 11]])







 In [7]: x.reshape(-1, 3)

Out[7]:

array([[ 0, 1, 2],

        [ 3, 4, 5],

        [ 6, 7, 8],

        [ 9, 10, 11]])









 In [8]: x.reshape(-1, 4)

Out[8]:

array([[ 0, 1, 2, 3],

        [ 4, 5, 6, 7],

        [ 8, 9, 10, 11]])













  (2) reshape(정수, -1) 의 열(column) 위치에 '-1'이 들어있을 경우


다음으로 reshape()의 열(column) 위치에 '-1'을 넣으면 어떻게 재구조화되는지 살펴보겠습니다. 

x의 총 원소 12개가 모두 배열될 수 있도록 행(row)의 정수가 정해지면, 이에 따라서 '-1'이 들어있는 열(column)의 개수가 정해짐을 알 수 있습니다. 


즉, 행이나 열의 특정 차원을 기준으로 재배열하고 싶은 행이나 열의 개수가 있으면 나머지 차원의 개수는 '-1'로 해두면 알아서 자동으로 재배열을 해주니 편리한 기능이라고 하겠습니다. 


x.reshape(1, -1)

  => shape(1, 12)

 

In [9]: x.reshape(1, -1)

Out[9]: array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]])


 x.reshape(2, -1)

  => shape(2, 6)

 

In [10]: x.reshape(2, -1)

Out[10]:

array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5],

        [ 6, 7, 8, 9, 10, 11]])


 x.reshape(3, -1)

  => shape(3, 4)

 

In [11]: x.reshape(3, -1)

Out[11]:

array([[ 0, 1, 2, 3],

        [ 4, 5, 6, 7],

        [ 8, 9, 10, 11]])


 x.reshape(4, -1)

  => shape(4, 3)


In [12]: x.reshape(4, -1)

Out[12]:

array([[ 0, 1, 2],

        [ 3, 4, 5],

        [ 6, 7, 8],

        [ 9, 10, 11]])





  (3) reshape(-1) 인 경우


x.reshape(-1)은 x.reshape(1, -1)과 같이 1차원 배열을 반환합니다. 


x.reshape(-1)

 

In [13]: x.reshape(-1)

Out[13]: array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11])


 x.reshape(1, -1)

 

x.reshape(1, -1)

Out[14]: array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11]])





  (4) ValueError: cannot reshape array of size 12 into shape (5)


reshape(-1, 정수) 또는 reshape(정수, -1) 메소드가 제대로 작동하기 위해서는 한가지 조건이 있는데요, 원래의 배열에 있는 원소가 재구조화 혹은 재배열 되려는 배열의 차원에 빠짐없이 분배가 될 수 있어야 한다는 점입니다.  


가령, 위의 (1), (2), (3)번 예에서는 12개의 원소로 구성된 x배열을 (1, 12), (2, 6), (3, 4), (4, 3) 으로 재배열했었습니다. 하지만 아래의 ValueError 가 난 것처럼 12개의 원소로 구성된 원래의 배열 x에 대해 x.reshape(-1, 5) 혹은 x.reshape(7, -1) 로 재구조화하려고 하면 서로 호환이 안되기 때문에 ValueError가 난 것입니다. 



In [15]: x.reshape(-1, 5)

Traceback (most recent call last):


File "<ipython-input-15-3341ca33497d>", line 1, in <module>

x.reshape(-1, 5)


ValueError: cannot reshape array of size 12 into shape (5)

In [16]: x.reshape(7, -1)

Traceback (most recent call last):


File "<ipython-input-16-c8e97ae7c9bc>", line 1, in <module>

x.reshape(7, -1)


ValueError: cannot reshape array of size 12 into shape (7,newaxis)

 




  (5) ValueError: can only specify one unknown dimension


reshape(-1, -1)은 행, 열 어느 차원도 정해주지 않았으므로 ValueError 가 발생합니다. 



In [17]: x.reshape(-1, -1)

Traceback (most recent call last):


File "<ipython-input-17-8142d87a8f95>", line 1, in <module>

x.reshape(-1, -1)


ValueError: can only specify one unknown dimension

 



많은 도움이 되었기를 바랍니다. 


이번 포스팅이 도움이 되었다면 아래의 '공감~'를 꾹 눌러주세요. ^^



728x90
반응형
Posted by Rfriend
,