indexing & slicing

indexing

파이썬 리스트와 달리 [행, 열] 인덱싱 지원

slicing

파이썬 리스트와 달리 행과 열을 나눠서 슬라이싱 지원
[이상 : 미만]

또 슬라이싱에서 증가값(step)을 지원하는데, [시작값 : 끝값 : 증가index값] 방식이다.

따라서 [::건너뛸 행 수,::건너뛸 열 수] 이렇게 사용할 수도 있다.

y = np.array([[1,3,4],[4,5,6]])

>array([[1, 3, 4],

          [4, 5, 6]])

y[0, ::2]

>array([1, 4])

 

행과 열을 구분할 수 있으므로

y[0][1]

>3

0행 1열을 의미하고 다음 코드도 같은 결과를 가진다

y[0, 1]

>3

 

그런데 전체 배열에서 증가값을 적용하려면 어떻게 해야할까?

간단히 [ :, ::증가값 ]방식으로 하면 된다. 앞의 ':'는 '전체 행에서'라는 의미다.

뒤에 ':'가 온다면 '전체 열에서'라는 의미다.

pandas를 공부하다가 이런 형식의 슬라이싱이 자주 나와서 뭔지 몰라 헤멨는데 이미 배웠던 것이었다!

아래는 '전체 행에서 2번째 열 이상만 남긴다' 는 의미다

y[:,2:]

>array([[4],

          [6]])

 

아래는 '전체 열에서 0번째 행 미만만 남긴다'는 의미다

y[:0, :]

>array([], shape=(0, 3), dtype=int64)

 

 

또 이렇게 인덱싱하여 특정값을 바꿀수 있다.

y[0,0] = 23
y

>array([[23, 3, 4],

          [ 4, 5, 6]])

 

2차원 이상의 데이터는 [n차원][n-1차원][...][행][열] 순서로 인덱싱할 수 있다.

narr = np.array(range(16)).reshape(-1, 2, 2)
narr

>array([[[ 0, 1],

           [ 2, 3]],

 

           [[ 4, 5],

            [ 6, 7]],

 

           [[ 8, 9],

            [10, 11]],

           

           [[12, 13],

            [14, 15]]])

narr[0][1][1]

>3

단, 범위를 벗어나는 값으로 인덱싱을 하면 indexError가 난다.