NumPy 배열에서 특정 값의 첫 번째 인덱스를 찾는 방법

NumPy 배열에서 특정 값의 첫 번째 인덱스를 찾는 방법

np.where() 함수 사용

np.where() 함수는 배열에서 특정 조건을 만족하는 모든 요소의 인덱스를 반환합니다. 이 함수를 사용하여 특정 값의 첫 번째 인덱스를 찾으려면 다음과 같이 코드를 작성할 수 있습니다.

import numpy as np

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

# 특정 값 (예: 3)의 첫 번째 인덱스 찾기
first_index = np.where(arr == 3)[0][0]

print(f"첫 번째 인덱스: {first_index}")

위 코드는 다음과 같이 실행됩니다.

첫 번째 인덱스: 1

np.where() 함수는 조건을 만족하는 모든 요소의 인덱스를 배열로 반환합니다. [0][0]을 사용하여 첫 번째 요소만 추출합니다.

np.argmin() 함수 사용

np.argmin() 함수는 배열에서 가장 작은 값의 인덱스를 반환합니다. 특정 값보다 작거나 같은 값 중 가장 작은 값의 인덱스를 찾는 데 사용할 수 있습니다.

# 특정 값 (예: 3)보다 작거나 같은 값 중 가장 작은 값의 인덱스 찾기
first_index = np.argmin(arr <= 3)

print(f"첫 번째 인덱스: {first_index}")

첫 번째 인덱스: 0

np.argmin() 함수는 특정 값보다 작거나 같은 값 중 가장 작은 값의 인덱스를 반환합니다.

np.searchsorted() 함수 사용

# 특정 값 (예: 3)의 첫 번째 인덱스 찾기
first_index = np.searchsorted(arr, 3)

print(f"첫 번째 인덱스: {first_index}")

첫 번째 인덱스: 1

np.searchsorted() 함수는 특정 값을 삽입해야 하는 위치를 반환합니다. 삽입 위치는 해당 값보다 큰 값의 첫 번째 인덱스입니다.

반복문 사용

위의 방법 외에도 반복문을 사용하여 특정 값의 첫 번째 인덱스를 찾을 수 있습니다.

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

# 특정 값 (예: 3)의 첫 번째 인덱스 찾기
for i, value in enumerate(arr):
    if value == 3:
        first_index = i
        break

print(f"첫 번째 인덱스: {first_index}")

첫 번째 인덱스: 1

반복문을 사용하는 방법은 비교적 간단하지만, 다른 방법들보다 느릴 수 있습니다.

결론

예제 코드

import numpy as np

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

# 특정 값 (예: 3)의 첫 번째 인덱스 찾기

# 1. np.where() 함수 사용
first_index_where = np.where(arr == 3)[0][0]

# 2. np.argmin() 함수 사용
first_index_argmin = np.argmin(arr <= 3)

# 3. np.searchsorted() 함수 사용
first_index_searchsorted = np.searchsorted(arr, 3)

# 4. 반복문 사용
for i, value in enumerate(arr):
    if value == 3:
        first_index_loop = i
        break

# 결과 출력
print(f"np.where(): {first_index_where}")
print(f"np.argmin(): {first_index_argmin}")
print(f"np.searchsorted(): {first_index_searchsorted}")
print(f"반복문: {first_index_loop}")

위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 출력됩니다.

np.where(): 1
np.argmin(): 0
np.searchsorted(): 1
반복문: 1

NumPy 배열에서 특정 값의 첫 번째 인덱스를 찾는 대체 방법

np.flatnonzero() 함수 사용

np.flatnonzero() 함수는 배열에서 False가 아닌 값의 인덱스를 반환합니다. 특정 값과 비교하여 True를 반환하는 배열을 만들고 np.flatnonzero() 함수를 사용하여 첫 번째 인덱스를 찾을 수 있습니다.

# 특정 값 (예: 3)과 비교하여 True를 반환하는 배열 만들기
compare_arr = arr == 3

# 첫 번째 인덱스 찾기
first_index = np.flatnonzero(compare_arr)[0]

print(f"첫 번째 인덱스: {first_index}")

np.isin() 함수 사용

np.isin() 함수는 배열에서 특정 값이 있는지 확인하는 데 사용됩니다. 특정 값이 포함된 배열의 첫 번째 인덱스를 찾는 데 사용할 수 있습니다.

# 특정 값 (예: 3)이 포함된 배열의 첫 번째 인덱스 찾기
first_index = np.isin(arr, 3).argmax()

print(f"첫 번째 인덱스: {first_index}")

list.index() 함수 사용

NumPy 배열을 Python 리스트로 변환한 후 list.index() 함수를 사용하여 특정 값의 첫 번째 인덱스를 찾을 수 있습니다.

# 배열을 리스트로 변환
arr_list = list(arr)

# 특정 값 (예: 3)의 첫 번째 인덱스 찾기
first_index = arr_list.index(3)

print(f"첫 번째 인덱스: {first_index}")

선택 가이드

• 간결성: np.where() 함수가 가장 간결합니다.
• 성능: np.searchsorted() 함수가 가장 빠릅니다.
• 특정 상황:
  • 특정 값보다 작거나 같은 값의 첫 번째 인덱스를 찾으려면 np.argmin() 함수를 사용하십시오.