Python - numpy 04 (indexing, slicing)
지난 포스팅에서 numpy의 ndarray가 뭔지, 어떻게 생성하는지 모양은 어떻게 바꾸는지 알아보았습니다. 이번에는 ndarray의 특정 원소를 가져오기와 특정 범위(어디에서 어디까지)의 원소를 가져오는 방법을 알아보겠습니다.
indexing(인덱싱)
indexing은 특정 원소를 가져오는 방법입니다. list의 indexing과 비슷합니다.
import numpy as np
arr = np.arange(10)
print(arr)
print(arr[0])
print(arr[5])
print(arr[-1])
arr[0]: arr의 첫 번째 원소를 가져옵니다.arr[5]: arr의 여섯 번째 원소를 가져옵니다. 0부터 시작합니다.arr[-1]: arr의 마지막 원소를 가져옵니다.
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
0
5
9
2차원의 indexing
2차원은 이해 하기 쉽게 (행, 열)로 설명 드리겠습니다.
import numpy as np
arr = np.arange(10).reshape(2, 5)
print(arr)
print(arr[0, 0])
print(arr[0, 1])
print(arr[1, 0])
print(arr[1, 1])
arr[0, 0]: arr의 첫 번째 행의 첫 번째 원소를 가져옵니다.arr[0, 1]: arr의 첫 번째 행의 두 번째 원소를 가져옵니다.arr[1, 0]: arr의 두 번째 행의 첫 번째 원소를 가져옵니다.arr[1, 1]: arr의 두 번째 행의 두 번째 원소를 가져옵니다.
[[0 1 2 3 4]
[5 6 7 8 9]]
0
1
5
6
3차원의 indexing
3차원도 이해 하기 쉽게 (면, 행, 열)로 설명 드리겠습니다.
import numpy as np
arr = np.arange(18).reshape(2, 3, 3)
print(arr)
print(arr[0, 0, 0])
print(arr[0, 0, 1])
print(arr[0, 1, 0])
print(arr[1, 1, 2])
arr[0, 0, 0]: arr의 첫 번째 면의 첫 번째 행의 첫 번째 원소를 가져옵니다.arr[0, 0, 1]: arr의 첫 번째 면의 첫 번째 행의 두 번째 원소를 가져옵니다.arr[0, 1, 0]: arr의 첫 번째 면의 두 번째 행의 첫 번째 원소를 가져옵니다.arr[1, 1, 2]: arr의 두 번째 면의 두 번째 행의 세 번째 원소를 가져옵니다.
[[[ 0 1 2]
[ 3 4 5]
[ 6 7 8]]
[[ 9 10 11]
[12 13 14]
[15 16 17]]]
0
1
3
14
indexing을 하면 차원이 하나 줄어듭니다.
slicing(슬라이싱)
slicing은 특정 범위의 원소를 가져오는 방법입니다. list의 slicing과 비슷합니다.
import numpy as np
arr = np.arange(10)
print(arr)
print(arr[0:3])
print(arr[1:3])
print(arr[:3])
print(arr[3:])
print(arr[:])
arr[0:3]: arr의 0번째 원소부터 2번째 원소까지 가져옵니다. 마지막 원소는 가져오지 않습니다.arr[1:3]: arr의 1번째 원소부터 2번째 원소까지 가져옵니다.arr[:3]: arr의 처음부터 2번째 원소까지 가져옵니다. 비워 두면 처음을 의미합니다.arr[3:]: arr의 3번째 원소부터 마지막 원소까지 가져옵니다. 비워 두면 마지막을 의미합니다.arr[:]: arr의 처음부터 마지막 원소까지 가져옵니다.
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[0 1 2]
[1 2]
[0 1 2]
[3 4 5 6 7 8 9]
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
2차원의 slicing
import numpy as np
arr = np.arange(10).reshape(2, 5)
print(arr)
print(arr[0, 1:3])
print(arr[0, :3])
print(arr[1, 3:])
print(arr[1, :])
print(arr[0:2, 1:3])
print(arr[:, 1:3])
arr[0, 1:3]: arr의 첫 번째 행의 1번째 원소부터 2번째 원소까지 가져옵니다.arr[0, :3]: arr의 첫 번째 행의 처음부터 2번째 원소까지 가져옵니다.arr[1, 3:]: arr의 두 번째 행의 3번째 원소부터 마지막 원소까지 가져옵니다.arr[1, :]: arr의 두 번째 행의 처음부터 마지막 원소까지 가져옵니다.arr[0:2, 1:3]: arr의 첫 번째 행부터 1번째 행의 1번째 원소부터 2번째 원소까지 가져옵니다.arr[:, 1:3]: arr의 모든 행의 1번째 원소부터 2번째 원소까지 가져옵니다.
[[0 1 2 3 4]
[5 6 7 8 9]]
[1 2]
[0 1 2]
[8 9]
[5 6 7 8 9]
[[1 2]
[6 7]]
[[1 2]
[6 7]]
3차원의 slicing
import numpy as np
arr = np.arange(20).reshape(2, 2, 5)
print(arr)
print(arr[0, 0, 1:3])
print(arr[0, 1, :3])
print(arr[1, 0:2, 3:])
print(arr[1, :, :])
print(arr[0:2, 1, 1:3])
print(arr[:, :, 1:3])
arr[0, 0, 1:3]: arr의 첫 번째 면의 첫 번째 행의 1번째 원소부터 2번째 원소까지 가져옵니다.arr[0, 1, :3]: arr의 첫 번째 면의 두 번째 행의 처음부터 2번째 원소까지 가져옵니다.arr[1, 0:2, 3:]: arr의 두 번째 면의 첫 번째 행부터 1번째 행의 3번째 원소부터 마지막 원소까지 가져옵니다.arr[1, :, :]: arr의 두 번째 면의 모든 행의 처음부터 마지막 원소까지 가져옵니다.arr[0:2, 1, 1:3]: arr의 첫 번째 면부터 1번째 면의 1번째 행의 1번째 원소부터 2번째 원소까지 가져옵니다.arr[:, :, 1:3]: arr의 모든 면의 모든 행의 1번째 원소부터 2번째 원소까지 가져옵니다.
[[[ 0 1 2 3 4]
[ 5 6 7 8 9]]
[[10 11 12 13 14]
[15 16 17 18 19]]]
[1 2]
[5 6 7]
[[13 14]
[18 19]]
[[10 11 12 13 14]
[15 16 17 18 19]]
[[ 6 7]
[16 17]]
[[[ 1 2]
[ 6 7]]
[[11 12]
[16 17]]]
slicing을 하면 차원이 그대로 유지됩니다.
fancy indexing(팬시 인덱싱)
fancy indexing은 지정된(여러개) 인덱스의 원소를 가져오는 방법입니다.
import numpy as np
arr = np.arange(10)
print(arr)
print(arr[[0, 2, 4]])
np.arange(10): 0부터 9까지의 ndarray를 생성합니다.arr[[0, 2, 4]]: arr의 0번째, 2번째, 4번째 원소를 가져옵니다.
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[0 2 4]
2차원의 fancy indexing
import numpy as np
arr = np.arange(10).reshape(2, 5)
print(arr)
print(arr[[0, 1], [1, 3]])
arr[[0, 1], [1, 3]]: arr의 0번째 행의 1번째 원소와 1번째 행의 3번째 원소를 가져옵니다.
[[0 1 2 3 4]
[5 6 7 8 9]]
[1 8]
boolean indexing(불린 인덱싱)
boolean indexing은 조건에 맞는 원소를 가져오는 방법입니다. 데이터 분석 등에 많이 사용됩니다.
import numpy as np
arr = np.arange(10)
print(arr)
print(arr[arr > 5])
arr[arr > 5]: arr의 원소 중 5보다 큰 원소를 가져옵니다.
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[6 7 8 9]
2차원의 boolean indexing
import numpy as np
arr = np.arange(10).reshape(2, 5)
print(arr)
print(arr[arr > 5])
arr[arr > 5]: arr의 원소 중 5보다 큰 원소를 가져옵니다.
[[0 1 2 3 4]
[5 6 7 8 9]]
[6 7 8 9]
3차원의 boolean indexing
import numpy as np
arr = np.arange(20).reshape(2, 2, 5)
print(arr)
print(arr[arr > 5])
arr[arr > 5]: arr의 원소 중 5보다 큰 원소를 가져옵니다.
[[[ 0 1 2 3 4]
[ 5 6 7 8 9]]
[[10 11 12 13 14]
[15 16 17 18 19]]]
[ 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19]
2개 이상의 조건
2개 이상의 조건을 사용할 수 있습니다.
import numpy as np
arr = np.arange(10)
print(arr)
print(arr[(arr > 5) & (arr < 8)])
arr[(arr > 5) & (arr < 8)]: arr의 원소 중 5보다 크고 8보다 작은 원소를 가져옵니다.
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[6 7]
&와|를 사용합니다.
&는 and를 의미하고 |는 or를 의미합니다. 반드시 ()를 사용하여 조건을 묶어 주어야 합니다.
해시태그: #python #numpy #ndarray #indexing #slicing #fancy_indexing #boolean_indexing
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