Numpy는 파이썬에서 가장 인기있는 수치 계산 라이브러리입니다. 그 중에서도 compress 함수는 매우 강력하고 유용한 기능을 제공하는 함수입니다. 이번 블로그에서는 compress 함수의 사용법과 실제 예제를 살펴보겠습니다.

compress 함수란?

compress 함수는 조건에 맞는 원소만 선택하여 반환하는 함수입니다. 이 함수는 직관적이고 간결하게 필요한 원소를 선택할 수 있기 때문에 데이터 처리와 필터링에 매우 유용합니다.

compress 함수의 사용법

compress 함수는 다음과 같은 형식으로 사용됩니다:

numpy.compress(condition, array, axis=None, out=None)

• condition: 선택 조건을 나타내는 불리언 배열이나 조건식입니다.
• array: 조건에 따라 선택될 배열입니다.
• axis (선택적): 선택 조건을 적용할 축을 지정하는 옵션입니다. 기본값은 None으로 전체 배열에 대해 조건을 적용합니다.
• out (선택적): 결과를 저장할 출력 배열입니다. 기본값은 None으로 결과를 새로운 배열로 반환합니다.

예제: 홀수값 필터링하기

이제 compress 함수를 사용하여 예제를 살펴보겠습니다. 다음은 1부터 10까지의 숫자 배열에서 홀수값만 필터링하는 예제입니다:

import numpy as np

# 입력 배열
arr = np.arange(1, 11)
print("입력 배열:", arr)

# 홀수값 필터링
filtered_arr = np.compress(arr % 2 != 0, arr)
print("홀수값 필터링 결과:", filtered_arr)

출력 결과:

입력 배열: [ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10]
홀수값 필터링 결과: [1 3 5 7 9]

위 예제에서는 arr % 2 != 0 조건을 사용하여 홀수값을 필터링하였습니다. 결과적으로 [1, 3, 5, 7, 9]라는 새로운 배열을 반환하였습니다.

결론

Numpy의 compress 함수는 조건에 맞는 원소만 선택하여 반환하는 강력한 도구입니다. 이 함수를 사용하면 데이터 처리와 필터링 작업이 더욱 간단하고 효율적으로 수행될 수 있습니다. 적절한 조건을 설정하고 compress 함수를 적용하여 필요한 원소들을 선택해보세요!