Numpy 인덱싱 (indexing)

인덱싱을 통해서

넘파이 ndarray 내의 특정 데이터 세트나 일부 데이터만을

선택하여 추출 할 수 있다.

특정한 데이터만 추출 하는 방법에 대해 알아보겠다.

 

인덱싱에서 기본적으로

단일 값 추출 하는 방법이 있다.

array1 = np.arange(10)
print('array1:', array1)

value = array1[2]
print('value:', value)
print(type(value))

[output]

array1: [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
value: 2
<class 'numpy.int32'>

예제에서 보듯이

1부터 9까지의 1차원 ndarray를 생성해주었고

그중에서 array1[2] 번째 데이터값 을 추출하였다.

 

인덱스는 0부터 시작하므로 array1[2] 는 

3번째 인덱스 위치의 데이터값을 의미한다.

 

인덱스에 마이너스 기호를 이용하면 

맨 뒤에서부터 데이터를 추출 할 수 있다.

array1[-1] 은 맨 뒤의 값,

array1[-2] 는 맨 뒤에서 두번째 값 을 의미한다.

따라서,

print('맨 뒤의 값:' ,array1[-1],
      '맨 뒤에서 두번째 값 :',array1[-2])

[output]

맨 뒤의 값: 9 맨 뒤에서 두번째 값 : 8

 

1	2	3	4	5	6	7	8	9
index=0	1	2	3	4	5	6	7	8
array1[0]	array1[1]	array1[2]	array1[3]	array1[4]	array1[5]	array1[6]	array1[7]	array1[8]
array1[-9]	array1[-8]	array1[-7]	array1[-6]	array1[-5]	array1[-4]	array1[-2]	array1[-2]	array1[-1]

array1

 

2차원 인덱싱에 대해서 알아보자.

1차원 ndarray를 2차원의 3 x 3 ndarray 로 변환 후

[row, col]을 이용해서 2차원 배열로 데이터를 추출 해보겠다.

 

array1d = np.arange(start = 1, stop = 10)
array2d = array1d.reshape(3,3)
print(array2d)

print('(row = 0, col=0) index 가리키는 값: ', array2d[0,0])
print('(row = 0, col=1) index 가리키는 값: ', array2d[0,1])
print('(row = 1, col=0) index 가리키는 값: ', array2d[1,0])
print('(row = 2, col=2) index 가리키는 값: ', array2d[2,2])

[output]

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]
(row = 0, col=0) index 가리키는 값:  1
(row = 0, col=1) index 가리키는 값:  2
(row = 1, col=0) index 가리키는 값:  4
(row = 2, col=2) index 가리키는 값:  9

	axis 1
axis 0	(0,0) 1	(0,1) 2	(0,2) 3
	(1,0) 4	(1,1) 5	(1,2) 6
	(2,0) 7	(2,1) 8	(2,2) 9

위 표는 2차원의 3 x 3 array 객체이다.

axis0 은 로우 방향의 축을 의미하고

axis1 은 컬럼 방향의 축을 의미한다.

즉 [row = 0 , col = 1] 인덱싱은 [axis0 = 0, axis1 =1] 과 같은 의미이다.

( 3차원에서는 3개의 축을 가지므로 axis0 행, axis1 열, axis2 높이 를 가진다. )

 

Reference

1.https://www.w3schools.com/python/numpy/numpy_array_indexing.asp

NumPy Array Indexing

2. 파이썬 머신러닝 완벽가이드 위키북스 데이터 사이언스 시리즈