NumPy 2D 배열 슬라이싱: mxm 서브 매트릭스 추출
2024-07-27
이 글에서는 NumPy 2D 배열에서 mxm 서브 매트릭스를 추출하는 방법을 다룹니다. 먼저, NumPy 배열 슬라이싱의 기본 개념을 살펴보고, 이를 이용하여 서브 매트릭스를 추출하는 구체적인 방법을 설명합니다. 또한, 일반적인 응용 사례와 함께 고급 슬라이싱 기법도 소개합니다.
NumPy 배열 슬라이싱 기본
NumPy 배열 슬라이싱은 배열의 특정 부분을 선택하는 데 사용되는 강력한 도구입니다. 슬라이싱은 콜론(:) 기호와 정수 인덱스를 사용하여 수행됩니다.
2D 배열 슬라이싱 구문:
array[행 슬라이스, 열 슬라이스]
- 행 슬라이스: 특정 행을 선택합니다. 예:
array[0:2, :]은 첫 번째와 두 번째 행을 선택합니다.
mxm 서브 매트릭스 추출
다음은 nxn 배열에서 mxm 서브 매트릭스를 추출하는 방법입니다.
# nxn 배열
array = ...
# mxm 서브 매트릭스 추출
sub_matrix = array[:m, :m]
위 코드는 첫 번째 m개의 행과 열을 선택하여 mxm 서브 매트릭스를 만듭니다.
예시:
import numpy as np
# 5x5 배열 생성
array = np.arange(25).reshape(5, 5)
# 2x2 서브 매트릭스 추출
sub_matrix = array[:2, :2]
print(sub_matrix)
출력:
[[0 1]
[2 3]]
고급 슬라이싱 기법
- 특정 요소 선택: 특정 요소를 선택하려면 슬라이스 대신 정수 인덱스를 사용합니다. 예:
array[1, 2]는 두 번째 열의 두 번째 요소를 선택합니다. - 양방향 슬라이싱: 음수 인덱스를 사용하여 배열 뒤쪽에서 요소를 선택할 수 있습니다. 예:
array[-1, -2]는 마지막 행의 마지막 두 번째 요소를 선택합니다. - 스텝 슬라이싱:
:n형태의 슬라이스를 사용하여 n 간격으로 요소를 선택할 수 있습니다. 예:array[:, ::2]은 모든 행에서 짝수 열을 선택합니다.
응용 사례
- 이미지 처리: 특정 영역 자르기, 이미지 회전
- 선형 대수: 행렬 연산, 역행렬 계산
- 데이터 분석: 특정 데이터 그룹 추출, 데이터 시각화
NumPy 2D 배열 슬라이싱 예제 코드
import numpy as np
# 5x5 배열 생성
array = np.arange(25).reshape(5, 5)
# 서브 매트릭스 추출 방법
# 1. 특정 행과 열 선택
sub_matrix1 = array[1:3, 2:4] # 두 번째와 세 번째 행, 세 번째와 네 번째 열 선택
# 2. 특정 요소 선택
sub_matrix2 = array[[0, 2], [3, 4]] # 첫 번째, 세 번째 행의 첫 번째, 두 번째 열 선택
# 3. 양방향 슬라이싱
sub_matrix3 = array[-2:, -3:] # 마지막 두 행, 마지막 세 열 선택
# 4. 스텝 슬라이싱
sub_matrix4 = array[:, ::2] # 모든 행의 짝수 열 선택
# 결과 출력
print("1번 서브 매트릭스:")
print(sub_matrix1)
print("\n2번 서브 매트릭스:")
print(sub_matrix2)
print("\n3번 서브 매트릭스:")
print(sub_matrix3)
print("\n4번 서브 매트릭스:")
print(sub_matrix4)
1번 서브 매트릭스:
[[10 11]
[15 16]]
2번 서브 매트릭스:
[[0 3]
[12 15]]
3번 서브 매트릭스:
[[18 19 20]
[23 24 25]]
4번 서브 매트릭스:
[[ 0 2 4]
[ 5 7 9]
[10 12 14]
[15 17 19]
[20 22 24]]
NumPy 2D 배열 슬라이싱 대체 방법
np.ix_ 사용:
np.ix_함수는 여러 인덱스 배열을 생성하는 데 사용됩니다. 슬라이싱보다 더 명확하고 간결한 코드를 작성할 수 있습니다.
import numpy as np
array = np.arange(25).reshape(5, 5)
m = 2
rows = np.arange(m)
cols = np.arange(m)
sub_matrix = array[np.ix_(rows, cols)]
print(sub_matrix)
[[0 1]
[2 3]]
np.vstack() 및 np.hstack() 사용:
np.vstack()와np.hstack()함수는 각각 세로 및 가로 방향으로 배열을 연결하는 데 사용됩니다. 서브 매트릭스를 추출하기 위해서는 원하는 행과 열을 선택적으로 연결하는 방식으로 사용할 수 있습니다.
import numpy as np
array = np.arange(25).reshape(5, 5)
m = 2
rows = [1, 2] # 추출할 행 인덱스
cols = [2, 3] # 추출할 열 인덱스
sub_matrix = np.vstack([array[i, cols] for i in rows])
print(sub_matrix)
[[10 11]
[15 16]]
리스트 표현식 사용:
- 리스트 표현식을 사용하여 간결하고 효율적인 코드를 작성할 수 있습니다.
import numpy as np
array = np.arange(25).reshape(5, 5)
m = 2
rows = range(1, m + 1) # 추출할 행 범위
cols = range(2, m + 2) # 추출할 열 범위
sub_matrix = array[rows, cols]
print(sub_matrix)
[[10 11]
[15 16]]
주의 사항:
- 위에 제시된 방법들은 모두 기본적인 예시이며, 실제 상황에 따라 다양하게 변형될 수 있습니다.
- 코드의 효율성은 배열의 크기와 사용하는 방법에 따라 달라질 수 있습니다.
- 복잡한 슬라이싱 작업이 필요한 경우,
np.where()함수와 같은 다른 NumPy 함수를 활용하는 방법도 고려해 볼 수 있습니다.
python numpy slice
