[파이썬][Scipy] Scipy 배열 인덱싱과 슬라이싱을 주제로 세부 주제를 알려줘

25 Aug 2023

scipy

Scipy는 NumPy를 기반으로 하므로 배열 인덱싱과 슬라이싱의 기본 원칙은 NumPy와 동일합니다. 배열 인덱싱 및 슬라이싱은 배열 내의 원하는 요소에 접근하고 데이터를 추출하는 데 사용됩니다. 이것은 데이터 분석 및 처리 작업에서 매우 중요한 요소입니다.

여기에서는 Scipy에서 배열 인덱싱 및 슬라이싱에 대한 몇 가지 세부 주제를 소개합니다:

기본 인덱싱과 슬라이싱:
- 배열 인덱싱: 배열 내의 특정 요소에 접근.
- 배열 슬라이싱: 배열 내의 부분 데이터에 접근.

import numpy as np
    
    # 1차원 배열 인덱싱 및 슬라이싱
    arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
    print(arr[2])  # 인덱스 2의 요소에 접근
    print(arr[1:4])  # 인덱스 1부터 3까지 슬라이싱

다차원 배열 인덱싱과 슬라이싱:
- 다차원 배열에서는 각 차원에 대한 인덱스 또는 슬라이스를 사용하여 원하는 요소에 접근.

import numpy as np
    
    # 2차원 배열 인덱싱 및 슬라이싱
    arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
    print(arr[1, 2])  # 행 1, 열 2의 요소에 접근
    print(arr[:, 1])  # 모든 행의 열 1에 접근 (슬라이싱)

조건부 인덱싱:
- 조건을 만족하는 요소만 추출.

import numpy as np
    
    arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
    mask = arr > 2  # 조건을 만족하는 요소를 선택하는 마스크 생성
    print(arr[mask])  # 조건을 만족하는 요소만 추출

정수 배열 인덱싱:
- 정수 배열을 사용하여 원하는 요소에 접근.

import numpy as np
    
    arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
    indices = np.array([0, 3, 4])
    print(arr[indices])  # 정수 배열을 사용한 인덱싱

부울 배열 인덱싱:
- 부울 배열을 사용하여 원하는 요소에 접근.

import numpy as np
    
    arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
    bool_indices = np.array([True, False, True, False, True])
    print(arr[bool_indices])  # 부울 배열을 사용한 인덱싱

Scipy 및 NumPy의 배열 인덱싱 및 슬라이싱을 사용하면 데이터를 효과적으로 관리하고 필요한 부분에 빠르게 액세스할 수 있습니다. 이것은 데이터 분석, 과학 및 엔지니어링 응용 프로그램에서 매우 중요합니다.