Numpy - 3차원 axis 이해하기
3차원 텐서를 이용하기 위해 데이터를 불러온다. z는 (4행, 3열)의 2차원 데이터가 3개가 있다는 뜻이다. 위 텐서의 shape은 (3, 4, 3)으로서 (차원, 행, 열)로 보면 쉽다. axis는 따라서 0, 1, 2의 값을 가진다. 차원=0 / 행=1 / 열=2 축을 이용하기 위해 np.sum()으로 살펴보겠다. axis = 0 axis = 0은 차원을 따라서 압축하는 것이다. 36의 값은 0 + 12 + 24의 결과값이 된다. 또한 기존 (3, 4, 3)의 shape에서 0번째 축을 따라서 압축했으므로 남는 것은 (4, 3)의 2차원 행렬이 된다. axis=1 axis=1 은 행을 따라서 압축하는 것이다. 18은 0 + 3 + 6 + 9의 합으로 나온 결과값이다. 또한 기존 (3, 4, 3)의 ..
