[python/파이썬] Numpy 넘파이 (3)

넘파이(Numpy)

8. Subsetting, Slicing

8.1 Subsetting

a

array([5, 7, 9])

a[2]

9

8.2 Slicing

a[0:2]

array([5, 7])

b

array([[1.5, 2. , 3. ],
            [4. , 5. , 6. ]])

b[0:2, 1]

array([2., 5.])

c

array([[[1.5, 2. , 3. ],
             [4. , 5. , 6. ]],
            [[3. , 2. , 1. ],
              [4. , 5. , 6. ]]])

c[1, :]

array([[3., 2., 1.],
            [4., 5., 6.]])

#역순 정렬
a[::-1]

array([9, 7, 5])

8.3 Boolean indexing

a

array([5, 6, 9])

a[a<6]

array([5])

8.4 Fancy Indexing

b

array([[1.5, 2. , 3. ],
[4. , 5. , 6. ]])

# Select elements (1,0),(0,1),(1,2) and (0,0)
b[[1,0,1,0], [0,1,2,0]]

array([4. , 2. , 6. , 1.5])

9. Array Manipulation

9.1 Transposing Array

b

array([[1.5, 2. , 3. ],
            [4. , 5. , 6. ]])

• transpose(b) : 행과 열 변경 ex) (3, 2) -> (2, 3)

#행열 바꾸기
i = np.transpose(b)
i

array([[1.5, 4. ],
            [2. , 5. ],
            [3. , 6. ]])

i.T

array([[1.5, 2. , 3. ],
            [4. , 5. , 6. ]])

9.2 Changing Array Shape

b

array([[1.5, 2. , 3. ],
            [4. , 5. , 6. ]])

• b.revel() : 1차원으로 변경

# flatten(차원축소) the array
b.ravel()

array([1.5, 2. , 3. , 4. , 5. , 6. ])

g

array([[-0.5, 0. , 0. ],
           [-3. , -3. , -3. ]])

g.reshape(3, 2)

array([[-0.5, 0. ],
            [ 0. , -3. ],
            [-3. , -3. ]])

9.3 Adding/Removing Elements

h

array([1, 2, 3])

g

array([[-0.5, 0. , 0. ],
           [-3. , -3. , -3. ]])

np.append(h, g)

array([ 1. , 2. , 3. , -0.5, 0. , 0. , -3. , -3. , -3. ])

a

array([5, 7, 9])

• np.insert(a, x, y) : 배열 위치 값 x인 곳에 y 삽입

np.insert(a, 1, 5) # array a에서 배열 위치 값이 1인 곳에 5 삽입

array([5, 5, 7, 9])

• np.delete(a, [x]) : 배열에 x인 값 삭제

np.delete(a, [2]) # 배열에 2인 값 삭제

array([5, 7])

9.4 Combinating Arrays

a

array([5, 7, 9])

d

array([10, 15, 20, 25])

• np.concatenate(a, b, axis=0) : 두 배열 합침

np.concatenate((a, d), axis=0)

array([ 5, 7, 9, 10, 15, 20, 25])

np.concatenate((a,h),axis=1)

-> 오류난 이유는 1차원 배열이기 때문에
axis=1에서 에러가 발생한 이유는 방향이 axis=0 하나 뿐이기 때문이다.

a

array([5, 7, 9])

b

array([4, 5, 6])

• np.vstack : 두 배열을 세로로 합칠 때

# v: vertica;(수직적인) 
np.vstack((a, b))

array([[5, 7, 9],
            [4, 5, 6]])

e

array([[7, 7],
            [7, 7]])

f

array([[1., 0.],
            [0., 1.]])

• np.hstack : 두 배열을 가로로 합칠 때

# h: horizontal(수평적인)
np.hstack((e, f))

array([[7., 7., 1., 0.],
            [7., 7., 0., 1.]])

9.5 Splitting Arrays

a

array([5, 7, 9])

• np.hsplit(x, a) : 한 개의 배열을 수평 축 (열 방향, column-wise)으로 여러 개의 하위 배열로 분할하기

np.hsplit(a, 3)

[array([5]), array([7]), array([9])]

c

array([[[1.5, 2. , 1. ],
             [4. , 5. , 6. ]],
            [[3. , 2. , 3. ],
             [4. , 5. , 6. ]]])

• np.vsplit(x, a) : 한 개의 배열을 수직 축(행 방향, row-wise)으로 여러 개의 하위 배열로 분할하기

np.vsplit(c, 2)

[array([[[1.5, 2. , 1. ],
               [4. , 5. , 6. ]]]),
array([[[3., 2., 3.],
             [4., 5., 6.]]])]