<jupyter_start><jupyter_text>슬라이싱 - 리스트, 문자열 slicing과 동일한 개념으로 사용 - ,를 사용하여 각 차원 별로 슬라이싱 가능  1차원 벡터 슬라이싱<jupyter_code>x = np.arange(10)
x[1:7]<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>2차원 행렬 슬라이싱<jupyter_code>x = np.arange(10).reshape(2, 5)
x
x[1, 1:3]<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>3차원 텐서 슬라이싱<jupyter_code>x = np.arange(36).reshape(3, 4, 3)
x
x[:2, :3, :2]<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>ravel, np.ravel - 다차원배열을 1차원으로 변경 - 'order'파라미터     - 'C' - row 우선변경     - 'F' - column 우선변경<jupyter_code>x = np.arange(15).reshape(3, 5)
x
x.ravel()
np.ravel(x)
temp = x.ravel()
temp
temp[0] = 100
print(temp)
print(x)<jupyter_output>[100   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14]
[[100   1   2   3   4]
 [  5   6   7   8   9]
 [ 10  11  12  13  14]]<jupyter_text>flatten - 다차원 배열을 1차원으로 변경 - ravel 과의 차이점 : copy를 생성하여 변경함(즉, 원본데이터가 아닌 복사본을 반환) - 'order' 파라미터     - 'C' - row 우선변경     - 'F' - column 우선 변경<jupyter_code>y = np.arange(15).reshape(3, 5)
y
y.flatten()
y.flatten(order='F')
temp = y.flatten()
temp[0] = 100
print(temp)
print(y)<jupyter_output>[100   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14]
[[ 0  1  2  3  4]
 [ 5  6  7  8  9]
 [10 11 12 13 14]]<jupyter_text>reshape 함수 - array의 shape을 다른 차원으로 변경 - 주의할 점은 reshape한 후의 결과의 전체 원소 개수와 이전 개수가 같아야 가능 - 사용      * 예) 이미지 데이터 벡터화 - 이미지는 기본적으로 2차원 혹은 3차원(RGB)이나 트레이닝을 위해 1차원으로 변경하여 사용 됨<jupyter_code>x = np.arange(36)
x
x.shape
x.ndim
x.reshape(6, 6)
x.reshape(6, -1)
x = np.arange(15).reshape(3, 5)
y = np.random.rand(15).reshape(3, 5)
print(x)
print(y)<jupyter_output>[[ 0  1  2  3  4]
 [ 5  6  7  8  9]
 [10 11 12 13 14]]
[[0.07476922 0.56237941 0.18774368 0.57311471 0.13546506]
 [0.37562767 0.33001114 0.547794   0.19797026 0.25155065]
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