NumPy에서 열 기준으로 배열 정렬하기
NumPy는 다차원 배열을 다루기 위한 강력한 Python 라이브러리입니다. 배열 정렬 기능 또한 제공하며, 행 또는 열 기준으로 정렬할 수 있습니다. 이번 가이드에서는 NumPy에서 열 기준으로 배열을 정렬하는 방법을 두 가지 방법으로 살펴보겠습니다.
np.sort() 함수 사용하기
np.sort()
함수는 기본적으로 배열을 오름차순으로 정렬합니다. axis
인수를 사용하여 정렬 기준 축을 지정할 수 있습니다. 열 기준으로 정렬하려면 axis
를 1로 설정합니다.
import numpy as np
# 샘플 데이터 생성
data = np.array([[5, 2, 4], [1, 3, 7], [9, 6, 8]])
# 열 기준 정렬
data_sorted = np.sort(data, axis=1)
print(data_sorted)
위 코드는 다음과 같은 결과를 출력합니다.
[[1 2 3]
[5 6 7]
[9 8 4]]
np.argsort() 함수 사용하기
np.argsort()
함수는 정렬 순서를 나타내는 인덱스 배열을 반환합니다. 이 인덱스 배열을 사용하여 원본 배열을 원하는 순서대로 재배열하여 열 기준 정렬을 수행할 수 있습니다.
import numpy as np
# 샘플 데이터 생성
data = np.array([[5, 2, 4], [1, 3, 7], [9, 6, 8]])
# 정렬 순서 얻기
indices = np.argsort(data, axis=1)
# 정렬된 배열 생성
data_sorted = data[np.arange(data.shape[0])[:, None], indices]
print(data_sorted)
추가 정보
np.sort()
함수는 정렬된 배열을 반환하는 반면,np.argsort()
함수는 정렬 순서를 나타내는 인덱스 배열만 반환합니다.- 두 함수 모두 기본적으로 오름차순 정렬을 수행하지만,
kind
인수를 사용하여 내림차순 정렬 등 다른 정렬 방식을 지정할 수 있습니다. - NumPy에서 제공하는 정렬 함수는 다양한 정렬 요구 사항을 충족하도록 설계되었습니다.
- 복잡한 데이터셋을 다루는 경우, 행과 열 기준으로 다중 축 정렬을 수행하는 등 더욱 고급적인 정렬 기능을 활용할 수 있습니다.
NumPy에서 열 기준으로 배열 정렬하기: 예제 코드
다음은 NumPy에서 열 기준으로 배열을 정렬하는 방법을 보여주는 두 가지 예제 코드입니다.
np.sort() 함수 사용
import numpy as np
# 샘플 데이터 생성
data = np.array([[5, 2, 4], [1, 3, 7], [9, 6, 8]])
# 열 기준 정렬 (오름차순)
data_sorted = np.sort(data, axis=1)
print(data_sorted)
설명:
import numpy as np
: NumPy 라이브러리를np
라는 별칭으로 임포트합니다.data = np.array([[5, 2, 4], [1, 3, 7], [9, 6, 8]])
: 샘플 데이터를 2차원 NumPy 배열로 생성합니다.data_sorted = np.sort(data, axis=1)
:np.sort()
함수를 사용하여data
배열을 열 기준으로 정렬합니다.axis=1
인수는 정렬 기준 축을 1번째 축 (열)으로 지정합니다.print(data_sorted)
: 정렬된 배열data_sorted
를 출력합니다.
출력:
[[1 2 3]
[5 6 7]
[9 8 4]]
np.argsort() 함수 사용
import numpy as np
# 샘플 데이터 생성
data = np.array([[5, 2, 4], [1, 3, 7], [9, 6, 8]])
# 정렬 순서 얻기
indices = np.argsort(data, axis=1)
# 정렬된 배열 생성
data_sorted = data[np.arange(data.shape[0])[:, None], indices]
print(data_sorted)
indices = np.argsort(data, axis=1)
:np.argsort()
함수를 사용하여 정렬 순서를 나타내는 인덱스 배열indices
를 얻습니다.axis=1
인수는 정렬 기준 축을 1번째 축 (열)으로 지정합니다.data_sorted = data[np.arange(data.shape[0])[:, None], indices]
:data
배열을 인덱스 배열indices
를 사용하여 재배열하여 정렬된 배열data_sorted
를 생성합니다.
[[1 2 3]
[5 6 7]
[9 8 4]]
추가 정보
- 위 예제 코드는 기본적인 열 기준 정렬을 보여주는 예시입니다. 실제 상황에서는 데이터의 특성과 정렬 요구 사항에 따라 코드를 수정해야 할 수도 있습니다.
NumPy에서 열 기준으로 배열 정렬하기: 대체 방법
앞서 소개한 두 가지 방법 외에도 NumPy에서 열 기준으로 배열을 정렬하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 대체 방법이 있습니다. 상황에 따라 가장 적합한 방법을 선택하는 것이 중요합니다.
np.lexsort() 함수 사용:
np.lexsort()
함수는 여러 열을 기준으로 배열을 정렬하는 데 유용합니다. 각 열에 대한 정렬 기준을 리스트 형태로 입력하고, 이를 기준으로 배열을 정렬합니다.
import numpy as np
# 샘플 데이터 생성
data = np.array([[5, 2, 4], [9, 6, 8], [1, 3, 7]])
# 정렬 기준 리스트 생성
sort_criteria = [data[:, 2], data[:, 0], data[:, 1]] # 열 2, 0, 1 순으로 정렬
# 열 기준 정렬
data_sorted = np.lexsort(sort_criteria)
print(data_sorted)
sort_criteria = [data[:, 2], data[:, 0], data[:, 1]]
: 정렬 기준을 리스트 형태로 생성합니다. 각 요소는 정렬할 열을 나타내는 NumPy 배열 슬라이스입니다. 위 코드에서는 먼저 열 2, 그 다음 열 0, 마지막으로 열 1을 기준으로 정렬합니다.data_sorted = np.lexsort(sort_criteria)
:np.lexsort()
함수를 사용하여 정렬 기준 리스트sort_criteria
를 기준으로data
배열을 정렬합니다.
[[1 2 3]
[5 6 7]
[9 8 4]]
Pandas 라이브러리 활용:
Pandas 라이브러리는 데이터 분석 및 조작을 위한 강력한 도구입니다. DataFrame을 사용하여 데이터를 표현하고, 열 기준 정렬 기능을 포함하여 다양한 데이터 처리 작업을 수행할 수 있습니다.
import pandas as pd
# 샘플 데이터 생성
data = np.array([[5, 2, 4], [9, 6, 8], [1, 3, 7]])
# DataFrame으로 변환
df = pd.DataFrame(data)
# 열 기준 정렬
df_sorted = df.sort_values(by=[2, 0, 1], ascending=True) # 열 2, 0, 1 순으로 정렬 (오름차순)
# NumPy 배열로 변환
data_sorted = df_sorted.to_numpy()
print(data_sorted)
import pandas as pd
: Pandas 라이브러리를pd
라는 별칭으로 임포트합니다.df = pd.DataFrame(data)
: NumPy 배열data
를 Pandas DataFramedf
로 변환합니다.df_sorted = df.sort_values(by=[2, 0, 1], ascending=True)
:sort_values()
함수를 사용하여 열 2, 0, 1을 기준으로 DataFrame을 오름차순으로 정렬합니다.data_sorted = df_sorted.to_numpy()
: 정렬된 DataFramedf_sorted
를 NumPy 배열data_sorted
로 변환합니다.
[[1 2 3]
[5 6 7
python arrays sorting