1차원 , 2차원, 3차원 데이터의 차이

안녕하십니까,

일반적으로 1차원, 2차원, 3차원을 선, 면, 입체 로 표현을 하기도 합니다. 선은 단일 점이 이어져서 만들어 진것이고, 면은 여러 선이 모여서 면적이 만들어지고, 입체는 여러 면이 겹쳐서(높이) 만들어집니다.

그런데 위 표현이 좀더 어려울수도 있고, 다른 방법으로 말씀 드리면, 1차원은 개별 원소들이 모인 것입니다. 그래서 [ 1, 2, 3, 4, 5] 와 같이 표현할 수 있습니다. 2차원은 1차원 데이터가 여러개 있는 것입니다. 그러니까 1차원 데이터를 단일 원소를 생각하면 아래와 같이 표현할 수 있습니다.

[ 첫번째 1차원 데이터, 두번째 1차원 데이터, 세번째 1차원 데이터]

그럼 2차원을 또 이렇게 풀어질수 있습니다.

[ [1, 2, 3, 4, 5], [2, 4, 6, 8, 10], [1, 3, 5, 7, 9] ] 여기서 [1, 2, 3, 4, 5] 는 첫번째 1차원 데이터, [2, 4, 6, 8, 10]은 두번째 1차원 데이터, [1, 3, 5, 7, 9] 는 세번째 1차원 데이터. 일반적으로 2차원 데이터를 행렬이라고 합니다. 즉 행(row)과 열(column) 으로 구성된 데이터 입니다. 위의 예에서는 2차원 데이터의 행태는 3개의 행(row) x 5개의 열(column)으로 구성되어 총 15개의 원소를 가집니다.

마찬가지로 3차원 데이터는 2차원 데이터가 여러개 모여 있는 것입니다.

즉 [ 첫번째 2차원 데이터, 두번째 2차원 데이터, 세번째 2차원 데이터] 가 3차원 데이터 이고 이를 풀어서 쓰면

[

[ [1, 2, 3, 4, 5], [2, 4, 6, 8, 10], [1, 3, 5, 7, 9] ], -- 첫번째 2차원 데이터

[ [1, 4, 6, 4, 5], [2, 7, 6, 8, 10], [0, 3, 5, 7, 9] ], -- 두번째 2차원 데이터

[ [1, 2, 5, 4, 5], [1, 4, 6, 8, 10], [1, 3, 5, 7, 10] ] -- 세번째 2차원 데이터

]

이런 식으로 확장해 나가면, (즉 N차원은 N-1 차원 데이터가 여러개 있는 것임) 4차원, 5차원, n차원 까지 가능합니다.

감사합니다.