# 1. ndarray.shape : 몇 행 몇 열인지 반환
# 3개 원소 배열 -> (3, ) 반환
arr_3 = np.array([0, 1, 2])
arr_3.shape # (3, )
# 2x3 배열 -> (2, 3) 반환
arr_2x3 = np.array([ [11, 12, 13], [21, 22, 23] ])
arr_2x3.shape # (2, 3)
# 2x3x2 배열 -> (2, 3, 2) 반환
arr_2x3x2 = np.array( [ [ [111, 112], [121, 122], [131, 132] ], [ [211, 212], [221, 222], [231, 232] ] ] )
arr_2x3x2.shape # (2, 3, 2)
# 2. ndarray.ndim : 몇 차원인지 반환
# 3개 원소 배열(1차원) -> 1 반환
arr_3 = np.array([0, 1, 2])
arr_3.ndim # 1
# 2x3 배열(2차원) -> 2 반환
arr_2x3 = np.array([ [11, 12, 13], [21, 22, 23] ])
arr_2x3.ndim # 2
# 2x3x2 배열(3차원) -> 3 반환
arr_2x3x2 = np.array( [ [ [111, 112], [121, 122], [131, 132] ], [ [211, 212], [221, 222], [231, 232] ] ] )
arr_2x3x2.ndim # 3
# 3. ndarray.size : 전체 원소의 개수 반환
# 3개 원소 배열 -> 3 반환
arr_3 = np.array([0, 1, 2])
arr_3.size # 3
# 2x3 배열 -> 6 (총 원소 개수 = 2x3 = 6개) 반환
arr_2x3 = np.array([ [11, 12, 13], [21, 22, 23] ])
arr_2x3.size # 6
# 2x3x2 배열 -> 12 (총 원소 개수 = 2x3x2 = 12개) 반환
arr_2x3x2 = np.array( [ [ [111, 112], [121, 122], [131, 132] ], [ [211, 212], [221, 222], [231, 232] ] ] )
arr_2x3x2.size # 12
# 4. len(ndarray) : 첫 번째 차원의 갯수(행수) 반환
# 3개 원소 배열 -> 3 (첫 번째 차원 : 3개) 반환
arr_3 = np.array([0, 1, 2])
len(arr_3) # 3
# 2x3 배열 -> 2 (첫 번째 차원 행수 : 2개) 반혼
arr_2x3 = np.array([ [11, 12, 13], [21, 22, 23] ])
len(arr_2x3) # 2
# 2x3x2 배열 -> 2 (첫 번째 차원 행수 : 2개) 반환
arr_2x3x2 = np.array( [ [ [111, 112], [121, 122], [131, 132] ], [ [211, 212], [221, 222], [231, 232] ] ] )
len(arr_2x3x2) # 2
#------------------------------------------------------------------------------------------#
# 헷갈리는 size와 len
1. size
: 전체 원소의 갯수!
: 2x3 배열의 경우, 원소 개수인 6을 반환!
2. len
: 첫 번째 차원의 원소(행) 수!
: 2x3 배열의 경우, 첫 번째 차원의 행수인 2를 반환!
: [1, 2, 3] 같은 1차원 배열의 경우, shape가 (3, )이므로 첫 번째 차원의 행수인 3을 반환한다고 봐도 될 듯.
# 참고 사항
1. len(객체)는 파이썬 내장 함수
: 파이썬 기본 리스트(list)나 문자열에도 사용 가능!
3. shape, ndim, size는 numpy.ndarray객체의 메서드
: 파이썬 기본 리스트(list)나 문자열에선 사용 불가! (numpy.ndarray에서만 사용 가능)
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