NumPy reshape 사용법과 NaN 검사: 배열 차원 변환과 np.isnan

reshape

이 함수는 다음처럼 차원을 바꿀 때 사용함

2행 3열 NumPy 배열과 shape가 (2, 3)인 초기 상태

원래는 2행 3열인 2차원 array 자료를

reshape로 같은 값을 3행 2열 배열로 바꾼 결과

reshape으로 위처럼 3행 2열로 변경할 수 있다.

reshape(6)으로 배열을 1차원 형태로 바꾼 결과

위 처럼 2차원을 1차원으로 줄일 수도 있고,

reshape(6, 1)로 열 벡터 형태를 만든 결과

1차원같은 2차원으로 만들수도 있다(이런 형태가 Keras 쓰다보면 필요함)

더욱 좋은 사용법은 -1을 이용해서 일부값을 스킵하면 알아서 채워준다는 것

reshape(-1, 1)에서 행 크기를 자동 추론한 결과

nan 체크

놀랍게도 아래 방법으로는 체크가 되지 않는 경우가 있음을 발견

>>> X[date][isin]
array([ nan,  nan,  nan,  nan,  nan,  nan])
>>> np.nan in X[date][isin]
False

여기에도 해당 내용이 있다.

>>> np.isnan(np.min(X))
True

위 처럼 하라는거네