NumPy에서 np.where() 함수 사용하기
사용 방법:
- 조건 배열:
np.where()
함수의 첫 번째 인수는 조건을 나타내는 배열입니다. 이 배열은True
또는False
값으로 구성되어야 합니다. - 참일 때 값: 조건이 참일 때 반환될 값을 나타내는 배열입니다.
예시:
import numpy as np
# 1. 조건 배열 만들기
condition = np.array([True, False, True, False])
# 2. 참일 때 값과 거짓일 때 값 설정
true_value = 10
false_value = 5
# 3. np.where() 함수 사용
result = np.where(condition, true_value, false_value)
# 4. 결과 출력
print(result)
출력:
[10 5 10 5]
위 예시에서 condition
배열의 True
값에 해당하는 위치에는 true_value
인 10, False
값에 해당하는 위치에는 false_value
인 5가 출력됩니다.
응용 예시:
- 특정 값보다 큰 값을 추출하기
- 특정 조건을 만족하는 요소의 위치를 찾기
- 배열의 특정 값을 다른 값으로 변경하기
참고:
np.where()
함수는 벡터화 연산을 지원합니다. 즉, for 루프를 사용하지 않고 배열 연산을 통해 조건에 맞는 값을 추출하거나 변경할 수 있습니다.np.where()
함수는 다차원 배열에도 사용할 수 있습니다.np.where()
함수는 Pandas DataFrame에서도 사용할 수 있습니다.
예제 코드
특정 값보다 큰 값을 추출하기
import numpy as np
# 배열 생성
arr = np.array([1, 5, 3, 7, 2, 4, 6])
# 조건: 4보다 큰 값 추출
condition = arr > 4
# np.where() 사용
result = np.where(condition, arr, np.nan)
# 결과 출력
print(result)
[nan nan 5. 7. nan nan 6.]
위 예시에서 arr
배열에서 4보다 큰 값은 5, 7, 6이며, np.where()
함수를 사용하여 4보다 큰 값만 추출하고 나머지는 np.nan
으로 채워 새로운 배열을 만들었습니다.
특정 조건을 만족하는 요소의 위치를 찾기
import numpy as np
# 배열 생성
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 조건: 짝수인 값 찾기
condition = arr % 2 == 0
# np.where() 사용
result = np.where(condition)
# 결과 출력
print(result)
(array([0, 1, 2]), array([1, 2, 2]))
위 예시에서 arr
배열에서 짝수인 값의 위치를 np.where()
함수를 사용하여 추출했습니다.
배열의 특정 값을 다른 값으로 변경하기
import numpy as np
# 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 조건: 3보다 큰 값을 10으로 변경
condition = arr > 3
# np.where() 사용
result = np.where(condition, 10, arr)
# 결과 출력
print(result)
[1 2 3 10 10]
위 예시에서 arr
배열에서 3보다 큰 값을 10으로 변경했습니다.
- 위 예시 코드는
np.where()
함수의 다양한 활용 방법을 보여주는 간단한 예시입니다. - 실제 상황에서는 다양한 조건과 값을 사용하여
np.where()
함수를 활용할 수 있습니다.
np.where()
함수의 대체 방법
대체 방법:
-
조건에 따라 값 선택:
np.select()
함수: 조건 배열에 따라 여러 배열 중 선택if-else
문: 조건에 따라 값 선택
-
특정 값 추출:
np.extract()
함수: 조건에 맞는 요소 추출[조건]
슬라이싱: 조건에 맞는 요소 추출
-
arr[조건] = 값
: 조건에 맞는 요소 변경np.copyto()
함수: 조건에 맞는 요소 변경
import numpy as np
# 조건 배열
condition = np.array([True, False, True, False])
# 값 배열
values = np.array([10, 5])
# np.select() 사용
result = np.select(condition, values, default=0)
# 결과 출력
print(result)
[10 5 10 5]
위 예시에서 np.select()
함수를 사용하여 조건에 따라 values
배열에서 값을 선택했습니다.
특정 값 추출
import numpy as np
# 배열 생성
arr = np.array([1, 5, 3, 7, 2, 4, 6])
# 조건: 4보다 큰 값 추출
condition = arr > 4
# np.extract() 사용
result = np.extract(condition, arr)
# 결과 출력
print(result)
[5 7 6]
위 예시에서 np.extract()
함수를 사용하여 4보다 큰 값을 추출했습니다.
import numpy as np
# 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 조건: 3보다 큰 값을 10으로 변경
condition = arr > 3
# arr[조건] = 값 사용
arr[condition] = 10
# 결과 출력
print(arr)
[1 2 3 10 10]
- 사용할 방법은 상황에 따라 다르므로, 가장 효율적이고 간결한 방법을 선택하는 것이 중요합니다.
- NumPy 공식 문서:
python numpy scipy