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  1. 2019.02.24 [Python Numpy] 배열에 차원 추가하기 (Adding Dimensions to a Numpy Array)

이번 포스팅에서는 Python Numpy 배열 (array)에 차원을 추가하는 3가지 방법을 소개하겠습니다. 딥러닝 공부하다 보면 computer vision의 CNN에서 이미지 파일을 불러와서 다차원 배열로 변환할 때 사용하곤 합니다. 

1. numpy.reshape() 을 이용한 차원 추가

2. numpy.expand_dims() 을 이용한 차원 추가

3. numpy.newaxis 을 이용한 차원 추가


예제로 사용할 간단한 (4, 3, 2) 3차원의 다차원 배열을 만들어보겠습니다. 


import numpy as np

a = np.arange(24).reshape(4, 3, 2)

a

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

       [[ 6,  7],
        [ 8,  9],
        [10, 11]],

       [[12, 13],
        [14, 15],
        [16, 17]],

       [[18, 19],
        [20, 21],
        [22, 23]]])

a.shape

(4, 3, 2)




(4, 3, 2) 차원의 배열 a에 차원을 추가하여 (1, 4, 3, 2)의 4차원 배열로 만들어보겠습니다. 


  1. numpy.reshape() 를 이용한 차원 추가


 

np.reshape(a, (1, 4, 3, 2))

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

        [[ 6,  7],
         [ 8,  9],
         [10, 11]],

        [[12, 13],
         [14, 15],
         [16, 17]],

        [[18, 19],
         [20, 21],
         [22, 23]]]])


 np.reshape(a, ((1,) + a.shape))

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

        [[ 6,  7],
         [ 8,  9],
         [10, 11]],

        [[12, 13],
         [14, 15],
         [16, 17]],

        [[18, 19],
         [20, 21],
         [22, 23]]]])

 a.reshape((1,) + a.shape)

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

        [[ 6,  7],
         [ 8,  9],
         [10, 11]],

        [[12, 13],
         [14, 15],
         [16, 17]],

        [[18, 19],
         [20, 21],
         [22, 23]]]])



  2. numpy.expand_dims() 를 이용한 차원 추가



np.expand_dims(a, axis=0)

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

        [[ 6,  7],
         [ 8,  9],
         [10, 11]],

        [[12, 13],
         [14, 15],
         [16, 17]],

        [[18, 19],
         [20, 21],
         [22, 23]]]])

 



  3. numpy.newaxis 를 이용한 차원 추가



a[:, np.newaxis]

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


       [[[ 6,  7],
         [ 8,  9],
         [10, 11]]],


       [[[12, 13],
         [14, 15],
         [16, 17]]],


       [[[18, 19],
         [20, 21],
         [22, 23]]]])

 


많은 도움이 되었기를 바랍니다. 

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Posted by R Friend R_Friend

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