python：MNISTのshape[0]の意味

Question

MNISTの形式のコードで、shape[0]は、どのような意味があるのでしょうか？
[0]を指定しないと、何か問題が発生しますでしょうか...。
基本的な事ですみません。
よろしくお願いいたします。

x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 28, 28,1)
x_test  = x_test.reshape(x_test.shape[0], 28, 28,1)
x_train  = x_train.astype('float32')
x_test   = x_test.astype('float32')
x_train /= 255
x_test  /= 255
y_train  = keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
y_test   = keras.utils.to_categorical(y_test, 10)

Answer 1

行目実行前のx_trainが(1024, 28, 28)のような形状のnumpy配列だったとします。
この時、x_train.shapeは(1024, 28, 28)を返します。
さらに、x_train.shape[0]は1024を返します。

従って、以下を実行するのと同じことです。
x_train.reshape(1024, 28, 28,1)

reshapeは入力の配列の総乗とreshape()に指定する値の総乗が等しくなければなりませんから、
基本的には必要です。