Python에서 리스트와 행렬을 전치(Transpose) 및 언그룹(Unzip)하는 방법
2024-07-27
리스트를 전치하는 것은 행과 열을 서로 바꾸는 것을 의미합니다. 예를 들어, 다음과 같은 2차원 리스트가 있다고 가정해봅시다.
data = [
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]
]
이 리스트를 전치하면 다음과 같은 결과가 됩니다.
transposed_data = [
[1, 4, 7],
[2, 5, 8],
[3, 6, 9]
]
리스트를 전치하는 방법은 여러 가지가 있습니다.
- 루프 사용:
transposed_data = []
for i in range(len(data[0])):
transposed_row = []
for row in data:
transposed_row.append(row[i])
transposed_data.append(transposed_row)
- zip() 함수 사용:
transposed_data = list(zip(*data))
- numpy 라이브러리 사용:
import numpy as np
transposed_data = np.array(data).T
행렬 전치
행렬을 전치하는 방법은 리스트를 전치하는 방법과 거의 동일합니다. 다음과 같은 NumPy 행렬이 있다고 가정해봅시다.
import numpy as np
matrix = np.array([
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]
])
transposed_matrix = matrix.T
리스트 언그룹
리스트 언그룹은 여러 개의 리스트를 하나의 리스트로 합치는 것을 의미합니다. 예를 들어, 다음과 같은 3개의 리스트가 있다고 가정해봅시다.
list1 = ['a', 'b', 'c']
list2 = [1, 2, 3]
list3 = [True, False, True]
unzipped_list = [('a', 1, True), ('b', 2, False), ('c', 3, True)]
리스트를 언그룹하는 방법은 다음과 같습니다.
unzipped_list = list(zip(list1, list2, list3))
예제 코드
리스트 전치
data = [
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]
]
# 루프 사용
transposed_data = []
for i in range(len(data[0])):
transposed_row = []
for row in data:
transposed_row.append(row[i])
transposed_data.append(transposed_row)
print(transposed_data)
# zip() 함수 사용
transposed_data = list(zip(*data))
print(transposed_data)
# numpy 라이브러리 사용
import numpy as np
matrix = np.array(data)
transposed_data = matrix.T
print(transposed_data)
행렬 전치
import numpy as np
matrix = np.array([
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]
])
transposed_matrix = matrix.T
print(transposed_matrix)
리스트 언그룹
list1 = ['a', 'b', 'c']
list2 = [1, 2, 3]
list3 = [True, False, True]
# zip() 함수 사용
unzipped_list = list(zip(list1, list2, list3))
print(unzipped_list)
- 위 코드는 리스트와 행렬을 전치하고 리스트를 언그룹하는 방법을 보여줍니다.
- 각 예제에서는 다양한 방법을 사용하여 동일한 결과를 얻습니다.
- 어떤 방법을 사용할지는 개인의 선호와 상황에 따라 다릅니다.
- NumPy 라이브러리를 사용하면 리스트와 행렬을 전치하는 작업을 더욱 간편하게 수행할 수 있습니다.
추가 정보
- 더 복잡한 데이터 구조를 전치하거나 언그룹하는 방법도 있습니다.
- 다른 프로그래밍 언어에서도 리스트와 행렬을 전치하고 리스트를 언그룹하는 작업을 수행할 수 있습니다.
리스트 전치 및 언그룹을 위한 대체 방법
내장 함수 사용
- Python 3.9 이상:
itertools.zip_longest()함수를 사용하여 길이가 서로 다른 리스트를 전치할 수 있습니다.
import itertools
data = [[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8]]
transposed_data = list(itertools.zip_longest(*data, fillvalue=None))
print(transposed_data)
- 장점: 간결하고 명확한 코드 작성 가능
- 단점: Python 3.9 이하 버전에서는 사용 불가능
리스트 이해 사용
- 리스트 이해를 사용하여 전치 리스트를 직접 생성할 수 있습니다.
data = [[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8]]
transposed_data = [[row[i] for row in data] for i in range(len(data[0]))]
print(transposed_data)
- 단점: 복잡한 리스트 구조에는 적합하지 않을 수 있음
numpy 라이브러리 사용 (행렬 전치만 해당)
numpy라이브러리는 행렬 연산을 위한 다양한 함수를 제공하며,np.transpose()함수를 사용하여 행렬을 손쉽게 전치할 수 있습니다.
import numpy as np
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
transposed_matrix = np.transpose(matrix)
print(transposed_matrix)
- 장점: 빠르고 효율적이며, 행렬 연산과 함께 사용하기 용이
- 단점:
numpy라이브러리를 별도로 설치해야 함
Pandas 라이브러리 사용 (행렬 전치 및 언그룹 모두 해당)
- Pandas 라이브러리는 데이터 분석을 위한 다양한 도구를 제공하며,
DataFrame객체를 사용하여 리스트를 손쉽게 전치 및 언그룹할 수 있습니다.
import pandas as pd
data = [[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8]]
df = pd.DataFrame(data)
transposed_data = df.T.to_list()
print(transposed_data)
ungrouped_data = df.values.tolist()
print(ungrouped_data)
- 장점: 데이터 분석 작업에 유용하며, 다양한 데이터 변형 기능 제공
선택 가이드:
- 간결하고 명확한 코드를 원한다면 내장 함수 (Python 3.9 이상) 또는 리스트 이해를 사용하는 것이 좋습니다.
- 빠르고 효율적인 성능이 중요하다면
numpy라이브러리를 사용하는 것이 좋습니다. - 데이터 분석 작업을 수행하고 있다면 Pandas 라이브러리를 사용하는 것이 좋습니다.
- 데이터 구조가 복잡하거나 특정한 요구 사항을 충족해야 하는 경우, 직접적인 반복 루프를 사용하는 것이 더 유연할 수 있습니다.
주의 사항:
- 앞서 언급된 방법들은 대부분 2차원 리스트에 적용됩니다. 다차원 리스트의 경우, 추가적인 작업이 필요할 수 있습니다.
- 리스트를 전치하거나 언그룹할 때 데이터 손실이 발생하지 않도록 주의해야 합니다.
python list matrix
