파이썬의 NumPy 라이브러리는 고성능 과학 계산을 위한 배열 객체인 ndarray를 제공합니다. ndarray는 다양한 데이터를 저장하고 처리할 수 있는 강력한 도구이지만, 처음 사용하는 경우 사용법이 어려울 수 있습니다.
이 포스팅에서는 ndarray에서 일부를 선택하는 방법에 대해 설명합니다. ndarray에서 일부를 선택하는 방법은 크게 두 가지로 나눌 수 있습니다.
1. indexing
indexing은 특정 위치의 값을 선택하는 방법입니다. indexing을 사용할 때는 콜론(:)을 사용하여 시작 위치와 종료 위치를 지정합니다. 시작 위치는 포함되고, 종료 위치는 포함되지 않습니다.
예를 들어, 다음과 같은 ndarray가 있다고 가정합니다.
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
이 ndarray에서 3번째 값을 선택하려면 다음과 같이 하면 됩니다.
a[2]
출력: 3
2. slicing
slicing은 연속된 위치의 값을 선택하는 방법입니다. slicing을 사용할 때는 콜론(:)을 사용하여 시작 위치와 종료 위치를 지정합니다. 시작 위치는 포함되고, 종료 위치는 포함되지 않습니다.
예를 들어, 다음과 같은 ndarray가 있다고 가정합니다.
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
이 ndarray에서 2번째부터 4번째까지의 값을 선택하려면 다음과 같이 하면 됩니다.
a[2:4]
출력:
[2 3 4]
또한, slicing을 사용하여 특정 행 또는 열을 선택할 수도 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 2차원 ndarray가 있다고 가정합니다.
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
이 ndarray에서 2번째 행을 선택하려면 다음과 같이 하면 됩니다.
a[1]
출력:
[4 5 6]
2번째 행의 1번째 열을 선택하려면 다음과 같이 하면 됩니다.
a[1, 0]
출력: 4
2번째 행의 1~3번째 열까지를 선택하려면 다음과 같이 하면 됩니다.
a[1, 0:3]
출력:
[4 5 6]
마지막으로, slicing을 사용하여 특정 영역을 선택할 수도 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 2차원 ndarray가 있다고 가정합니다.
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
이 ndarray에서 1번째 행부터 3번째 행까지의 1~3번째 열까지를 선택하려면 다음과 같이 하면 됩니다.
a[0:3, 0:3]
출력:
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
위와 같이 파이썬 ndarray에서 일부 선택하는 방법을 쉽게 해볼 수 있습니다.
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