NumPy에서 reshape 함수의 -1 의미

2024-07-27

간단히 말해서, reshape 함수에서 -1은 자동 추론을 의미합니다. 즉, 배열의 나머지 차원을 고려하여 총 요소 개수를 유지하면서 가능한 가장 적절한 모양으로 배열을 재구성하도록 합니다.

예를 들어, 2차원 배열을 reshape 하는 경우, -1을 사용하면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다.

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr.reshape(-1))  # [1 2 3 4 5 6]

위 예시에서 arr 배열은 2행 3열의 2차원 배열입니다. reshape(-1)을 사용하면 배열을 1차원 배열로 변환하고, 총 6개의 요소를 유지합니다.

arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])
print(arr.reshape(-1))  # [ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12]

따라서, reshape 함수에서 -1을 사용하는 것은 편리하지만, 원하는 결과를 얻기 위해서는 배열의 차원과 총 요소 개수를 명확하게 이해해야 합니다. 또한, -1을 사용하면 예상치 못한 결과를 초래할 수 있으므로, 주의해서 사용해야 합니다.

`reshape` 함수와 함께 `-1`을 사용할 때 주의해야 할 점

-1은 한 축에만 사용할 수 있습니다. 즉, 여러 축에 -1을 사용하면 오류가 발생합니다.
-1을 사용하면 배열의 총 요소 개수가 변경되지 않아야 합니다. 만약 총 요소 개수가 변경되면 예상치 못한 결과를 초래할 수 있습니다.
reshape 함수를 사용하기 전에 배열의 차원과 총 요소 개수를 명확하게 파악해야 합니다.

`reshape` 함수와 함께 `-1`을 사용하는 대안

None을 사용하여 축의 크기를 자동으로 추론할 수 있습니다. 하지만, None은 -1과 동일한 방식으로 작동하지 않으므로 주의해야 합니다.
원하는 모양을 직접 지정하여 배열을 재구성할 수 있습니다. 이 방법은 가장 명확하고 예상치 못한 결과를 방지하는 데 도움이 됩니다.

결론

NumPy `reshape` 함수와 `-1` 사용 예제 코드

2차원 배열을 1차원 배열로 변환

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# `-1`을 사용하여 1차원 배열로 변환
print(arr.reshape(-1))  # [1 2 3 4 5 6]

# 원하는 모양을 직접 지정하여 1차원 배열로 변환
print(arr.reshape(6))  # [1 2 3 4 5 6]

import numpy as np

arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])

# `-1`을 사용하여 2x12 2차원 배열로 변환
print(arr.reshape(-1, 12))  # [[ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12]]

# 원하는 모양을 직접 지정하여 2x12 2차원 배열로 변환
print(arr.reshape(2, 12))  # [[ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12]]

배열을 평평하게 변환

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# `-1`을 사용하여 평평한 1차원 배열로 변환
print(arr.reshape(-1))  # [1 2 3 4 5 6 7 8 9]

# `flatten()` 함수를 사용하여 평평한 1차원 배열로 변환
print(arr.flatten())  # [1 2 3 4 5 6 7 8 9]

선택된 축을 따라 배열을 재구성

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 첫 번째 축을 따라 1x9 1차원 배열로 재구성
print(arr.reshape(1, -1))  # [[1 2 3 4 5 6 7 8 9]]

# 마지막 축을 따라 3x3 2차원 배열로 재구성
print(arr.reshape(-1, 3))  # [[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]]

NumPy `reshape` 함수 대신 사용할 수 있는 대체 방법

다음은 reshape 함수 대신 사용할 수 있는 몇 가지 대안 방법입니다.

np.ravel() 함수:

1차원 배열로 다차원 배열을 평평하게 변환하는 데 사용됩니다.
reshape(-1)과 동일한 기능을 하지만, 축 정보를 유지하지 않습니다.
다음과 같은 경우 유용합니다.
- 배열을 평평한 형태로만 사용하려는 경우
- 축 정보가 중요하지 않은 경우

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# `ravel()` 함수를 사용하여 1차원 배열로 변환
print(arr.ravel())  # [1 2 3 4 5 6]

np.swapaxes() 함수:

배열의 축을 서로 바꾸는 데 사용됩니다.
특정 축을 따라 배열을 재구성하는 데 유용합니다.
reshape 함수보다 명확하고 간결한 코드를 작성할 수 있습니다.

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 첫 번째와 마지막 축을 바꿔 3x1 2차원 배열로 재구성
print(arr.swapaxes(0, 2))  # [[1 4 7] [2 5 8] [3 6 9]]

직접적인 배열 슬라이싱:

특정 부분 배열을 추출하거나 새로운 모양으로 배열을 재구성하는 데 사용됩니다.
가장 유연하지만 코드가 복잡해질 수 있습니다.
특정 요소에만 접근하거나 복잡한 재구성이 필요한 경우 유용합니다.

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 2행 1열의 서브 배열 추출
print(arr[1:, 0])  # [4 5 6]

# 2x2 2차원 배열로 재구성
print(arr[:2, :2])  # [[1 2] [4 5]]