NumPy에서 1D 배열 전치하기
일반적으로 행렬의 전치는 행과 열을 서로 바꾸는 것을 의미합니다. 하지만 1D 배열은 이미 단일 차원으로 구성되어 있기 때문에 전치한 결과는 여전히 1D 배열입니다.
따라서 NumPy에서 1D 배열을 전치하는 것은 배열의 요소들을 반전하는 것과 동일합니다.
이를 수행하는 방법은 다음과 같습니다.
arr.T 사용하기
NumPy 배열은 T 속성을 통해 쉽게 전치될 수 있습니다.
import numpy as np
# 1D 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 전치 배열 생성
arr_T = arr.T
# 출력
print(arr_T) # [1 2 3 4 5]
위 코드에서 arr.T는 새로운 1D 배열을 반환하며, 원본 배열 arr의 요소들이 반전된 순서로 저장됩니다.
np.transpose 사용하기
np.transpose 함수를 사용하여 1D 배열을 전치할 수도 있습니다.
import numpy as np
# 1D 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 전치 배열 생성
arr_T = np.transpose(arr)
# 출력
print(arr_T) # [1 2 3 4 5]
np.transpose 함수는 입력 배열에 상관없이 항상 새로운 배열을 반환합니다.
따라서 1D 배열을 입력으로 사용하면 전치된 1D 배열을 반환합니다.
슬라이싱 사용하기
보다 직접적인 방법으로는 슬라이싱을 사용하여 1D 배열을 전치할 수 있습니다.
import numpy as np
# 1D 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 전치 배열 생성
arr_T = arr[::-1]
# 출력
print(arr_T) # [5 4 3 2 1]
슬라이싱을 사용하면 원본 배열을 수정하지 않고 전치된 요소들을 새로운 배열에 저장할 수 있습니다.
결론
1D NumPy 배열을 전치하는 방법은 여러 가지가 있으며, 상황에 따라 적절한 방법을 선택하는 것이 중요합니다.
- 간편하고 명확한 방법을 원한다면
arr.T속성을 사용하는 것이 좋습니다. - 새로운 배열을 반환해야 하는 경우
np.transpose함수를 사용하는 것이 좋습니다. - 원본 배열을 수정하지 않고 전치된 요소들을 저장해야 하는 경우 슬라이싱을 사용하는 것이 좋습니다.
NumPy에서 1D 배열 전치 예제 코드
arr.T 사용하기
import numpy as np
# 1D 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 전치 배열 생성
arr_T = arr.T
# 출력
print(arr_T) # [1 2 3 4 5]
np.transpose 사용하기
import numpy as np
# 1D 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 전치 배열 생성
arr_T = np.transpose(arr)
# 출력
print(arr_T) # [1 2 3 4 5]
슬라이싱 사용하기
import numpy as np
# 1D 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 전치 배열 생성
arr_T = arr[::-1]
# 출력
print(arr_T) # [5 4 3 2 1]
추가 예제
다음은 1D 배열을 전치하고 결과를 다른 연산에 사용하는 예제입니다.
import numpy as np
# 1D 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 전치 배열 생성
arr_T = arr.T
# 평균 계산
mean = np.mean(arr_T)
# 출력
print(mean) # 3.0
이 예제에서는 arr.T를 사용하여 1D 배열을 전치한 다음, np.mean 함수를 사용하여 전치된 배열의 평균을 계산합니다.
NumPy에서 1D 배열 전치하기: 대체 방법
for 루프 사용하기:
import numpy as np
# 1D 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 전치 배열 생성
arr_T = np.empty_like(arr)
for i in range(len(arr)):
arr_T[i] = arr[-(i + 1)]
# 출력
print(arr_T) # [5 4 3 2 1]
이 방법은 for 루프를 사용하여 원본 배열의 요소들을 반복적으로 전치된 배열에 복사합니다.
list comprehension 사용하기:
import numpy as np
# 1D 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 전치 배열 생성
arr_T = [arr[-(i + 1)] for i in range(len(arr))]
# 출력
print(arr_T) # [5 4 3 2 1]
이 방법은 list comprehension을 사용하여 전치된 요소들을 새로운 리스트에 순서대로 저장합니다.
np.fromiter 및 itertools.islice 사용하기:
import numpy as np
from itertools import islice
# 1D 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 전치 배열 생성
arr_T = np.fromiter(islice(arr[::-1], len(arr)), dtype=arr.dtype)
# 출력
print(arr_T) # [5 4 3 2 1]
이 방법은 np.fromiter 함수와 itertools.islice 함수를 사용하여 전치된 요소들을 새로운 배열에 저장합니다.
결론
NumPy에서 1D 배열을 전치하는 방법은 여러 가지가 있으며, 각 방법마다 장단점이 있습니다.
arr.T사용하기: 가장 간편하고 명확한 방법이지만, 새로운 배열을 생성하지 않습니다.np.transpose사용하기: 항상 새로운 배열을 반환하며, 다른 다차원 배열에도 적용 가능합니다.for루프 사용하기: 직관적이지만, 다른 방법들보다 느릴 수 있습니다.listcomprehension 사용하기: 간결하고 효율적이지만, читабель성이 떨어질 수 있습니다.np.fromiter및itertools.islice사용하기: 가장 복잡한 방법이지만, 유연하고 강력합니다.
python numpy transpose
