Numpy 심화 실습 chap5 브로드캐스팅 3

목표

차원이 다른 배열들 간의 연산을 할 때 브로드캐스팅이 어떻게 적용되는지 살펴봅시다.

차원이 다른 배열 간의 연산

다른 차원의 배열들 간의 연산을 해봅시다. 예시로 2 x 1 x 3 모양을 가진 3차원 배열(A)과 2 x 3 모양을 가진 2차원 배열(B) 사이에 덧셈 연산, 그리고 배열(A)과 1 x 2 모양을 가진 2차원의 배열(C) 사이에 덧셈 연산을 하는 코드를 살펴보겠습니다.

import numpy as np

# 2 x 1 x 3 모양의 배열 A
A = np.array(
    [[[3, 2, 1]],
     [[0, 1, 3]]]
)
# 2 x 3 모양의 배열 B
B = np.array(
    [[0, 2, 1],
     [2, 2, 3]]
)
# 2 모양의 배열 C
C = np.array([[1, 2]])

result = A + B
print(result)

[[[3 4 2]
  [5 4 4]]

 [[0 3 4]
  [2 3 6]]]

위 코드에서 A + B를 행하는 연산을 그림으로 나타내면 다음과 같습니다.

a. 2 x 3 모양을 가진 2차원 배열 B는 0차원의 크기가 2, 1차원의 크기가 3입니다. 그러나 2 x 1 x 3 모양을 가진 3차원의 배열 A에 맞춰 3차원으로 확장되면 0차원에는 배열 A의 0차원 크기인 2가 되고, 1차원에는 기존 배열의 0차원 크기(2)가, 2차원에는 기존 배열의 1차원 크기(3)가 됩니다.

배열	0차원	1차원	2차원
A	2	1	3
기존 B	2	3	x
확장된 B	2	2	3

 

 

b. 그리고 앞선 실습에서 확인했던 것처럼 배열 A의 1차원의 크기가 1이므로 배열 B의 1차원의 크기에 맞춰 2로 확장됩니다.

배열	0차원	1차원	2차원
A	2	1->2	3
B	2	2	3

그러나 A + C의 경우 브로드캐스팅이 적용되지 않는다고 에러가 발생합니다. 이는 브로드캐스팅이 적용될 때 마지막 차원부터 맞춰지기 때문입니다. 즉, 배열 A의 2차원의 크기인 3과 C의 1차원의 크기인 2가 맞지 않아 발생한 것입니다.

정리하면 배열 간 연산에서 서로 차원이 맞지 않더라도 A + B와 같이 뒤에서부터 차원의 짝이 일치하면 브로드캐스팅이 적용됩니다.

그럼 오른쪽 코드의 주석을 참고하여 빈칸을 채우고 브로드캐스팅이 적용된 연산 결과를 확인해봅시다.

문제풀이

import numpy as np

np.random.seed(42)

# 2 x 1 x 3 모양의 배열 A
A = np.array(
    [[[4, 3, 1]],
     [[3, 2, 2]]]
)
print(A)

### np.random.randint 함수를 사용하여 아래 주어진 크기의 랜덤 배열을 생성해 봅시다. 단, 정수 범위는 0부터 5까지로 지정합니다.
# a. 1 x 3 모양의 배열
# b. 3 모양의 배열
# c. 2 x 3 모양의 배열
B = np.random.randint(0,5,size=(2,3))

print(B)

# A와 B 사이의 덧셈 연산 결과를 result에 담아주세요.
result = A+B

print(result)

[[[4 3 1]]

 [[3 2 2]]]
[[3 4 2]
 [4 4 1]]
[[[7 7 3]
  [8 7 2]]

 [[6 6 4]
  [7 6 3]]]