[python] NumPy 배열의 속성과 인덱싱
NumPy는 파이썬에서 사용되는 강력한 수치 계산 라이브러리로, 다차원 배열을 다루는데 사용됩니다. 이번 블로그에서는 NumPy 배열의 주요 속성과 인덱싱에 대해 알아보겠습니다.
NumPy 배열의 속성
모양 및 차원 확인
NumPy 배열의 모양(shape) 및 차원(ndim)은 shape 및 ndim 속성을 통해 확인할 수 있습니다.
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr.shape) # (2, 3)
print(arr.ndim) # 2
데이터 타입 확인
배열의 데이터 타입은 dtype 속성으로 확인할 수 있습니다.
arr = np.array([1, 2, 3])
print(arr.dtype) # int64
NumPy 배열의 인덱싱
기본 인덱싱
NumPy 배열의 요소에 접근하기 위해 기본 인덱싱을 사용할 수 있습니다.
arr = np.array([1, 2, 3])
print(arr[0]) # 1
슬라이싱
배열의 부분집합에 접근하기 위해 슬라이싱을 사용할 수 있습니다.
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr[1:4]) # [2, 3, 4]
팬시 인덱싱
인덱스의 배열 또는 리스트를 사용하여 여러 요소에 동시에 접근할 수 있습니다.
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
idx = np.array([0, 2, 4])
print(arr[idx]) # [1, 3, 5]
NumPy 배열의 속성과 다양한 인덱싱 방법을 활용하여 데이터를 효율적으로 다룰 수 있습니다.