파이썬 Numpy - 배열의 인덱싱과 슬라이싱

인덱싱과 슬라이싱 : 각각 찾고, 잘라내는 것

 

인덱싱 (Indexing)

: 인덱스로 값을 찾아내는 것.

import numpy as np
x = np.arange(7)

print(x)       # [0 1 2 3 4 5 6]
print(x[3])    # 3
print(x[7])    # IndexError : index 7 is out of bounds

x[0] = 10
print(x)       # [10 1 2 3 4 5 6]

import numpy as np
x = np.arange(1, 13, 1)    # 1부터 12까지, 1씩 증가하는 배열
x.shape = 3, 4

print(x)
# [[ 1 2 3 4]
#  [ 5 6 7 8]
#  [ 9 10 11 12]]

print(x[2, 3])    # 12

 

슬라이싱 (Slicing)

: 인덱스의 값으로 배열의 일부분을 가져오는 것.

import numpy as np
x = np.arange(7)

print(x)         # [0 1 2 3 4 5 6]
print(x[1:4])    # [1 2 3]
print(x[1:])     # [1 2 3 4 5 6]
print(x[:4])     # [0 1 2 3]
print(x[::2])    # [0 2 4 6]

import numpy as np
x = np.arange(1, 13, 1).reshape(3, 4)

print(x)
# [[ 1 2 3 4]
#  [ 5 6 7 8]
#  [ 9 10 11 12]]

print(x[1:2,:2:3])
# [[5]]

print(x[1:,:2])       
# [[ 5 6]
#  [ 9 10]]

 

인덱싱 x 슬라이싱 조합

원하는 요소를 지정하기 위해 인덱싱과 슬라이싱을 적절하게 조합해서 사용할 수 있음.

import numpy as np
x = np.arange(1, 13, 1).reshape(3, 4)

print(x)
# [[ 1 2 3 4]
#  [ 5 6 7 8]
#  [ 9 10 11 12]]

print(x[1:2, 2])
# [7]

print(x[[0,2], 2])
# [ 3 11]

print(x[[0,2], :2])
# [[ 1 2]
#  [ 9 10]]

 

불리언 인덱싱 (Boolean Indexing)

: 배열의 각 요소의 선택 여부를 불리언 마스크를 이용해서 지정하는 방식. 쉽게 말해자면, 먼저 조건에 맞는 데이터를 가져오고, 참인지 거짓인지 알려줌.

import numpy as np
x = np.arange(7)

# Boolean mask? True, False로 구성된 mask array
print(x)        # [0 1 2 3 4 5 6]
print(x < 3)    # [True True True False False False False]
print(x > 7)    # [False False False False False False False]

# Boolean mask의 True 요소에 해당하는 인덱스만 조회
print(x[x < 3])         # [0 1 2]
print(x[x % 2 == 0])    # [0 2 4 6]

 

팬시 인덱싱 (Fancy Indexing)

: 배열의 각 요소 선택을 인덱스 배열을 전달해서 지정하는 방식. 찾고싶은 자리 = 인덱스에 어떤 값이 있는지.

import numpy as np
x = np.arange(7)

print(x)               # [0 1 2 3 4 5 6]
print(x[[1, 3, 5]])    # [1 3 5]

import numpy as np
x = np.arange(1, 13, 1).reshape(3, 4)

print(x)
# [[ 1 2 3 4]
#  [ 5 6 7 8]
#  [ 9 10 11 12]]

print(x[[0, 2]])
# [[ 1 2 3 4]
#  [ 9 10 11 12]]

 

 

연습문제

import numpy as np

matrix = np.arange(1, 13, 1).reshape(3, 4)
print(matrix)
# [[ 1  2  3  4]
#  [ 5  6  7  8]
#  [ 9 10 11 12]]

# 1. Indexing을 통해 값 2를 출력해보세요.
answer1 = matrix[0, 1]
print(answer1)    # 2

# 2. Slicing을 통해 매트릭스 일부인 9, 10을 가져와 출력해보세요.
answer2 = matrix[2, :2]
print(answer2)    # [ 9 10]

# 3. Boolean indexing을 통해 5보다 작은 수를 찾아 출력해보세요.
answer3 = matrix[matrix < 5]
print(answer3)    # [1 2 3 4]

# 4. Fancy indexing을 통해 두 번째 행만 추출하여 출력해보세요.
answer4 = matrix[[1]]
print(answer4)    # [[5 6 7 8]]