4.3.4 배열의 차원수 감지기: .ndim

공간이 몇 차원으로 구성되어 있는지(점, 선, 면, 입체)를 파악할 때는 .ndim 속성을 사용합니다.

차원 구조

데이터 전처리 과정에서 이 데이터가 단순히 1차원 리스트인지 2차원 표 구조인지 헷갈릴 때, 코드로 직관적인 스캐너를 들이대는 것과 같습니다.

똑똑한 모범생 로봇이 렌즈에 초록색 광선이 나오는 첨단 AR 스캐너 안경을 쓰고 있습니다. 로봇이 평범한 실(1D), 평평한 도화지(2D), 빛나는 루빅스 큐브(3D)를 바라보자마자, 허공에 띠링~ 소리와 함께 ndim=1, ndim=2, ndim=3 이라는 초록색 홀로그램 판정표가 즉석에서 홀로그램으로 떠오르는 씬

예제

예제를 통하여 차원의 구조를 알아 봅니다.

import numpy as np

# 1차원 선분 (ndim = 1)
a = np.array([1, 2, 3])
print("a의 차원수:", a.ndim) # 결과: 1

# 3차원 큐브 (ndim = 3)
c = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
print("c의 차원수:", c.ndim) # 결과: 3