Numpy의 argsort 함수: 작동 방식과 활용

작동 방식

argsort 함수는 입력 배열을 복사하여 요소들을 오름차순으로 정렬합니다. 하지만 원본 배열은 변경되지 않습니다.

함수는 정렬된 요소들의 인덱스를 새로운 배열로 반환합니다. 이 새로운 배열을 사용하면 원본 배열의 요소들을 정렬된 순서로 참조할 수 있습니다.

활용

argsort 함수는 다양한 상황에서 활용될 수 있습니다. 몇 가지 예시를 살펴보겠습니다.

• 데이터 정렬: 특정 기준에 따라 데이터를 정렬하고 싶을 때 argsort 함수를 사용하여 정렬된 데이터의 인덱스를 얻을 수 있습니다. 이후 해당 인덱스를 사용하여 원본 데이터를 원하는 순서로 재배열할 수 있습니다.
• 최소/최대값 찾기: 배열의 최소값이나 최대값을 찾고 싶을 때 argsort 함수를 사용하여 해당 값들의 인덱스를 얻을 수 있습니다.
• 순위 매기기: 경쟁자들의 순위를 매기고 싶을 때 argsort 함수를 사용하여 각 경쟁자의 점수에 따라 인덱스를 얻을 수 있습니다.

예시

다음은 argsort 함수의 작동 방식을 보여주는 간단한 예시입니다.

import numpy as np

# 배열 생성
arr = np.array([5, 2, 4, 1, 3])

# 오름차순으로 정렬된 인덱스 얻기
sorted_indices = arr.argsort()

# 정렬된 순서로 요소 출력
print(arr[sorted_indices])

이 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 출력됩니다.

[1 2 3 4 5]

위 코드에서 arr 배열은 오름차순으로 정렬되고, sorted_indices 배열에는 정렬된 순서에 따른 원본 배열의 인덱스가 저장됩니다.

추가 정보

argsort 함수는 선택적 인수를 사용하여 정렬 방식을 변경하거나, 반환되는 인덱스 배열의 데이터 타입을 지정할 수 있습니다.

더 자세한 내용은 NumPy 공식 문서의 argsort 함수 설명을 참고하십시오:

관련 자료

기타 참고

Numpy argsort 함수 활용 예시: 심층 분석

특정 기준에 따른 정렬

argsort 함수는 사용자 정의 함수를 사용하여 특정 기준에 따라 배열을 정렬하는 데 활용될 수 있습니다.

예를 들어, 다음 코드는 문자열 배열을 문자 길이에 따라 정렬하는 방법을 보여줍니다.

import numpy as np

# 문자열 배열 생성
strings = np.array(['apple', 'orange', 'banana', 'grape'])

# 문자 길이 기준 정렬 함수
def str_len_sort(x):
  return len(x)

# 정렬된 인덱스 얻기
sorted_indices = np.argsort(strings, kind='mergesort', order=str_len_sort)

# 정렬된 순서로 문자열 출력
print(strings[sorted_indices])

['grape', 'apple', 'orange', 'banana']

사용자 정의 함수 str_len_sort는 문자열의 길이를 반환하도록 작성되었습니다. argsort 함수는 이 함수를 사용하여 문자열 배열을 문자 길이에 따라 오름차순으로 정렬합니다.

2차원 배열 정렬

argsort 함수는 2차원 배열을 행 또는 열 기준으로 정렬하는 데 사용될 수 있습니다. 축 인수를 사용하여 정렬 기준 축을 지정할 수 있습니다.

import numpy as np

# 2차원 배열 생성
arr = np.array([[3, 5, 1], [2, 4, 6], [1, 3, 2]])

# 열 기준 정렬된 인덱스 얻기
sorted_indices = np.argsort(arr, axis=1)

# 정렬된 순서로 배열 출력
print(arr[np.arange(arr.shape[0])[:, None], sorted_indices])

[[1 3 2]
 [2 4 6]
 [1 3 2]]

axis=1 설정은 argsort 함수가 각 열을 독립적으로 정렬하도록 지시합니다. np.arange(arr.shape[0])[:, None] 행렬은 각 행에 대한 인덱스를 나타내는 배열을 생성합니다. 마지막으로 두 배열을 슬라이싱하여 정렬된 순서에 따라 원본 배열의 요소들을 출력합니다.

안정 정렬

argsort 함수는 기본적으로 불안정 정렬을 수행합니다. 즉, 같은 값을 가진 요소들은 정렬 전 순서와 동일하게 유지되지 않을 수 있습니다.

하지만 stable 인수를 True로 설정하면 안정 정렬을 수행하도록 지정할 수 있습니다. 안정 정렬에서는 같은 값을 가진 요소들은 정렬 전 순서를 유지하게 됩니다.

예를 들어, 다음 코드는 다음과 같은 배열을 안정 정렬합니다.

import numpy as np

# 배열 생성
arr = np.array([3, 1, 2, 3, 4])

# 안정 정렬된 인덱스 얻기
sorted_indices = np.argsort(arr, stable=True)

# 정렬된 순서로 요소 출력
print(arr[sorted_indices])

[1 2 3 3 4]

stable=True 설정으로 인해 두 개의 3 값은 정렬 전 순서대로 유지됩니다.

원본 배열 변경

Numpy argsort 함수의 대체 방법

다음은 argsort 함수의 대체 방법 몇 가지와 각 방법의 장단점을 살펴봅니다.

내장 함수 사용:

• 장점: 간결하고 명확한 코드 작성 가능
• 단점: 성능 저하 가능성 (특히 큰 배열일 경우)

import numpy as np

arr = np.array([5, 2, 4, 1, 3])
sorted_arr = np.sort(arr)  # 내장된 sort 함수 사용
print(sorted_arr)  # [1 2 3 4 5]

리스트 비교:

• 장점: 작은 배열에 효율적
• 단점: 코드 복잡성 증가, 메모리 사용량 증가 가능성

import numpy as np

arr = np.array([5, 2, 4, 1, 3])
temp = list(arr)  # 배열을 리스트로 변환
temp.sort()  # 리스트 정렬
sorted_indices = np.array(temp).argsort()  # 리스트를 인덱스 배열로 변환
print(arr[sorted_indices])  # [1 2 3 4 5]

• 장점: 특정 상황에 최적화된 성능 제공 가능
• 단점: 해당 함수에 대한 이해 필요, 코드 복잡성 증가 가능성

import numpy as np
from scipy.special import perm_quickselect

arr = np.array([5, 2, 4, 1, 3])
sorted_indices = perm_quickselect(arr.astype(float), k=len(arr))  # 순위 선택 함수 사용
print(arr[sorted_indices])  # [1 2 3 4 5]

Pandas 라이브러리 사용 (만약 Pandas를 사용하는 경우):

• 장점: DataFrame 및 Series 데이터에 효과적, 다양한 데이터 분석 기능 제공
• 단점: NumPy 배열만 다루는 경우 불필요한 라이브러리 추가

import pandas as pd

arr = np.array([5, 2, 4, 1, 3])
s = pd.Series(arr)  # NumPy 배열을 Pandas Series로 변환
sorted_series = s.sort_values()  # Series 정렬
sorted_indices = sorted_series.index.to_numpy()  # 인덱스 추출
print(arr[sorted_indices])  # [1 2 3 4 5]

선택 가이드:

• 작은 배열이고 간결한 코드를 원하는 경우: 내장 함수 사용
• 성능이 중요하고 큰 배열을 다루는 경우: argsort 함수 사용
• 특정 상황에 최적화된 성능이 필요한 경우: 특수 함수 사용
• Pandas를 이미 사용 중이고 DataFrame 또는 Series 데이터를 다루는 경우: Pandas 라이브러리 사용

참고:

• 위에 제시된 방법 외에도 다양한 대체 방법이 존재할 수 있습니다.
• 특정 상황에 가장 적합한 방법은 데이터의 크기, 정렬 기준, 필요한 정확도 등을 고려하여 선택해야 합니다.
• 성능이 중요한 경우, 코드를 프로파일링하여 병목 구간을 파악하고 개선하는 것이 좋습니다.

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