[numpy] 1Darray

<class 'numpy.ndarray'>

a1, a2는 길이가 5인, 1차원 array 이다.

a1 = np.arange(5)

a2 = np.array([0, 1, 2, 3, 4])

>> array([0, 1, 2, 3, 4])

a1.shape : (5,)
a1.ndim : 1

a3, a4는 행, 열의 개수가 1, 5인 2차원 array이다.

a3 = a1.reshape(1, 5)

a4 = np.array([[0, 1, 2, 3, 4]])

>> array([[0, 1, 2, 3, 4]])

a3.shape : (1, 5)
a3.ndim : 2

데이터는 같아보이지만, 다른 객체이다.

머신러닝 모델에서, input과 output 배열의 shape를 신경써줘야 한다.

model.predict(test_X)를 하면,
shape (n, )의 1d array (Series)가 나오기 때문에

예측 결과를 활용할 때 broadcasting 에러가 안뜨려면 reshape(-1,1)로 2차원 배열로 바로 바꿔주는 게 좋다//