② train_dataset을 이용한 3차원 배열을 생성합니다. 배열에 대한 사용은 다음 예시를 참고하세요.
> import numpy as np > examp = np.arange(0, 100, 3) ------ 1~99의 숫자에서 3씩 건너뛴 행렬을 생성 > examp.resize(6, 4) ------ 행렬의 크기를 6×4로 조정 > examp array([[ 0, 3, 6, 9], [12, 15, 18, 21], [24, 27, 30, 33], [36, 39, 42, 45], [48, 51, 54, 57], [60, 63, 66, 69]]) > examp[3] ------ 3행에 해당하는 모든 요소(값)들을 출력(행과 열은 0부터 시작) array([36, 39, 42, 45]) > examp[3, 3] ------ 3행의 3번째 열에 대한 값(요소)을 출력 45 > examp[3][3] ------ 3행의 3번째 열에 대한 값(요소)을 출력하기 때문에 바로 앞의 결과와 동일 45