Python에서 Ellipsis 슬라이싱 구문 사용 방법
2024-07-27
기본적인 슬라이싱
먼저, 기본적인 슬라이싱 구문을 살펴보겠습니다.
# 1차원 리스트
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
# 전체 리스트 선택
my_list[:] # [1, 2, 3, 4, 5]
# 특정 인덱스 선택
my_list[1:3] # [2, 3]
# 역순 선택
my_list[::-1] # [5, 4, 3, 2, 1]
Ellipsis 객체 사용
이제 Ellipsis(...) 객체를 사용해 보겠습니다. Ellipsis는 슬라이싱 구문에서 생략된 인덱스를 나타냅니다.
# 2차원 배열
my_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 전체 배열 선택
my_array[...] # array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 특정 차원 선택
my_array[1, ...] # array([4, 5, 6])
# 특정 차원 슬라이싱 & 다른 차원 전체 선택
my_array[:, 1:] # array([[2, 3], [5, 6]])
Ellipsis 객체는 다양한 상황에서 활용될 수 있습니다.
- 다차원 배열에서 특정 차원만 선택: 위 예시처럼 특정 차원만 선택하고 싶을 때 Ellipsis를 사용하면 코드를 간결하게 작성할 수 있습니다.
- 하위 클래스에서 상위 클래스 슬라이싱: 하위 클래스에서 상위 클래스의 속성이나 메소드에 접근할 때 Ellipsis를 사용하면 코드를 더욱 명확하게 작성할 수 있습니다.
- 함수 인수: 함수 인수로 다차원 배열을 전달할 때 Ellipsis를 사용하면 특정 차원만 전달하거나 생략할 수 있습니다.
주의 사항
Ellipsis 객체는 강력한 도구이지만, 다음과 같은 주의 사항을 염두에 두어야 합니다.
- 코드 가독성: Ellipsis를 지나치게 사용하면 코드의 가독성이 떨어질 수 있습니다. 적절한 상황에서만 사용하는 것이 중요합니다.
- 의도하지 않은 결과: Ellipsis를 사용하면 의도하지 않은 결과가 발생할 수 있습니다. 슬라이싱 구문을 명확하게 이해하고 사용해야 합니다.
예제 코드
# 1차원 리스트
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
# 전체 리스트 선택
print(my_list[:]) # [1, 2, 3, 4, 5]
# 첫 번째 요소 선택
print(my_list[0]) # 1
# 마지막 요소 선택
print(my_list[-1]) # 5
# 2차원 배열
my_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 전체 배열 선택
print(my_array[:, :]) # [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
# 첫 번째 행 선택
print(my_array[0, ...]) # [1, 2, 3]
# 마지막 열 선택
print(my_array[:, -1]) # [3, 6]
# 특정 차원 슬라이싱 & 다른 차원 전체 선택
print(my_array[1:, 1:]) # [[5, 6]]
# Ellipsis를 사용하여 모든 행의 첫 번째 열 선택
print(my_array[:, 0, ...]) # [1, 4]
# Ellipsis를 사용하여 모든 열의 마지막 요소 선택
print(my_array[..., -1]) # [3, 6]
[1, 2, 3, 4, 5]
1
5
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
[1, 2, 3]
[3, 6]
[[5, 6]]
[1, 4]
[3, 6]
설명:
- 위 코드는 Ellipsis 객체를 사용하여 다차원 배열을 슬라이싱하는 다양한 예시를 보여줍니다.
- 슬라이싱 구문은
[시작 인덱스:종료 인덱스:스텝]형식으로 작성됩니다. - Ellipsis 객체는 슬라이싱 구문에서 생략된 인덱스를 나타냅니다.
- Ellipsis를 사용하면 코드를 간결하게 작성하고 다차원 배열을 효율적으로 처리할 수 있습니다.
Ellipsis 객체 대체 방법
슬라이싱 구문:
Ellipsis 객체 대신 슬라이싱 구문을 직접 작성하여 특정 인덱스를 선택할 수 있습니다.
# 2차원 배열
my_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 첫 번째 행 선택
my_array[0, :] # array([1, 2, 3])
# 마지막 열 선택
my_array[:, -1] # array([3, 6])
np.newaxis:
np.newaxis 객체를 사용하여 특정 차원에 새로운 차원을 추가할 수 있습니다.
# 1차원 배열
my_list = np.array([1, 2, 3])
# 2차원 배열로 변환
my_list[:, np.newaxis] # array([[1], [2], [3]])
np.expand_dims:
# 1차원 배열
my_list = np.array([1, 2, 3])
# 2차원 배열로 변환
np.expand_dims(my_list, axis=1) # array([[1], [2], [3]])
for 루프:
for 루프를 사용하여 다차원 배열을 순회하고 원하는 요소를 선택할 수 있습니다.
# 2차원 배열
my_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 첫 번째 행 선택
first_row = []
for i in range(my_array.shape[1]):
first_row.append(my_array[0, i])
print(first_row) # [1, 2, 3]
리스트 추론:
리스트 추론을 사용하여 특정 조건에 맞는 요소를 선택할 수 있습니다.
# 2차원 배열
my_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 짝수 요소 선택
even_numbers = [x for x in my_array.flatten() if x % 2 == 0]
print(even_numbers) # [2, 4, 6]
NumPy 함수:
NumPy 라이브러리는 다양한 배열 조작 함수를 제공합니다. 상황에 따라 적절한 함수를 사용하여 Ellipsis 객체를 대체할 수 있습니다.
np.where: 조건에 따라 배열 요소 선택np.take: 특정 인덱스에 있는 배열 요소 선택np.reshape: 배열 형태 변경
하위 클래스에서 상위 클래스 슬라이싱:
하위 클래스에서 상위 클래스의 속성이나 메소드에 접근하려면 super().__getattribute__ 메소드를 사용할 수 있습니다.
class Parent:
def __init__(self, x):
self.x = x
class Child(Parent):
def __init__(self, x, y):
super().__init__(x)
self.y = y
def get_x(self):
return super().__getattribute__("x")
child = Child(1, 2)
# 상위 클래스 속성 접근
print(child.get_x()) # 1
주의 사항:
- Ellipsis 객체는 강력한 도구이지만, 과도하게 사용하면 코드의 가독성이 떨어질 수 있습니다.
- 상황에 따라 적절한 대체 방법을 선택하는 것이 중요합니다.
추가 정보:
- 파이썬 공식 문서 - 슬라이싱: [유효하지 않
python numpy subclass
