다차원 배열 다루기
NumPy는 1차원과 2차원에서 멈추지 않습니다. 3차원 배열은 물론 그 이상도 지원합니다.
차원이 하나 늘어날 때마다 중첩 수준과 형상(shape)의 복잡도가 함께 증가합니다.
이미지 데이터나 시계열 배치와 같은 영역에서 3차원 배열을 자주 접하게 됩니다.
차원과 형상(Shape)
- 1차원 배열의 형상은
(3,)처럼 표시됩니다. - 2차원 배열은
(2, 3)일 수 있습니다. - 3차원 배열은
(2, 3, 4)처럼 보일 수 있으며, 이는 2개의 블록(깊이)이 있고 각 블록에 3개의 행과 4개의 열이 있음을 의미합니다.
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