NumPy를 사용하여 행 또는 열 벡터 복제하기
NumPy를 사용하여 행 또는 열 벡터 복제하기
방법 1: copy() 함수 사용
copy() 함수는 NumPy 배열의 복사본을 만드는 가장 간단한 방법입니다.
import numpy as np
# 행 벡터 만들기
row_vector = np.array([1, 2, 3])
# 행 벡터 복제
cloned_row_vector = row_vector.copy()
# 원본 벡터 변경
row_vector[0] = 10
# 출력
print(row_vector) # 출력: [10 2 3]
print(cloned_row_vector) # 출력: [1 2 3]
위 코드에서 cloned_row_vector는 row_vector의 완전한 복사본이며, row_vector를 변경해도 cloned_row_vector는 영향을 받지 않습니다.
방법 2: view() 함수 사용
view() 함수는 NumPy 배열의 서브뷰를 만드는 데 사용됩니다. 서브뷰는 원본 배열의 일부를 참조하며, 원본 배열이 변경되면 서브뷰도 영향을 받습니다.
import numpy as np
# 행 벡터 만들기
row_vector = np.array([1, 2, 3])
# 행 벡터 서브뷰 만들기
cloned_row_vector = row_vector[:].view()
# 원본 벡터 변경
row_vector[0] = 10
# 출력
print(row_vector) # 출력: [10 2 3]
print(cloned_row_vector) # 출력: [10 2 3]
방법 3: 슬라이싱 사용
슬라이싱을 사용하여 NumPy 배열의 일부를 복제할 수도 있습니다.
import numpy as np
# 행 벡터 만들기
row_vector = np.array([1, 2, 3])
# 행 벡터 복제
cloned_row_vector = row_vector[:]
# 원본 벡터 변경
row_vector[0] = 10
# 출력
print(row_vector) # 출력: [10 2 3]
print(cloned_row_vector) # 출력: [10 2 3]
위 코드에서 cloned_row_vector는 row_vector의 전체 행에 대한 슬라이스입니다. 따라서 cloned_row_vector는 row_vector의 복사본이며, row_vector를 변경해도 cloned_row_vector는 영향을 받지 않습니다.
어떤 방법을 사용해야 할까요?
사용해야 할 방법은 상황에 따라 다릅니다.
- 원본 벡터를 변경하지 않고 복사본을 만들어야 하는 경우
copy()함수를 사용하는 것이 가장 좋습니다. - 원본 벡터와 복사본이 동일하게 변경되어야 하는 경우
view()함수를 사용하는 것이 좋습니다. - 간단하고 명확한 코드를 원하는 경우 슬라이싱을 사용하는 것이 좋습니다.
추가 정보
예제 코드
import numpy as np
# 행 벡터 만들기
row_vector = np.array([1, 2, 3])
# 행 벡터 복제
cloned_row_vector = row_vector.copy()
# 원본 벡터 변경
row_vector[0] = 10
# 출력
print(row_vector) # 출력: [10 2 3]
print(cloned_row_vector) # 출력: [1 2 3]
view() 함수 사용
import numpy as np
# 행 벡터 만들기
row_vector = np.array([1, 2, 3])
# 행 벡터 서브뷰 만들기
cloned_row_vector = row_vector[:].view()
# 원본 벡터 변경
row_vector[0] = 10
# 출력
print(row_vector) # 출력: [10 2 3]
print(cloned_row_vector) # 출력: [10 2 3]
슬라이싱 사용
import numpy as np
# 행 벡터 만들기
row_vector = np.array([1, 2, 3])
# 행 벡터 복제
cloned_row_vector = row_vector[:]
# 원본 벡터 변경
row_vector[0] = 10
# 출력
print(row_vector) # 출력: [10 2 3]
print(cloned_row_vector) # 출력: [10 2 3]
행렬 복제
import numpy as np
# 행렬 만들기
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 행렬 복제
cloned_matrix = matrix.copy()
# 원본 행렬 변경
matrix[0, 0] = 100
# 출력
print(matrix) # 출력: [[100 2 3] [4 5 6]]
print(cloned_matrix) # 출력: [[1 2 3] [4 5 6]]
특정 열 복제
import numpy as np
# 행렬 만들기
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 특정 열 복제
cloned_column = matrix[:, 1].copy()
# 원본 행렬 변경
matrix[:, 1] = 100
# 출력
print(matrix) # 출력: [[1 100 3] [4 100 6] [7 100 9]]
print(cloned_column) # 출력: [2 5 8]
위 코드는 다양한 상황에서 행 또는 열 벡터를 복제하는 방법을 보여줍니다.
참고:
- NumPy 배열은 메모리 공간을 공유하기 때문에 주의해야 합니다. 예를 들어,
view()함수를 사용하여 만든 서브뷰는 원본 배열을 참조하며, 원본 배열을 변경하면 서브뷰도 변경됩니다. - 복사본을 만들 때는
copy()함수를 사용하는 것이 가장 안전합니다.
대체 방법
reshape() 함수 사용
reshape() 함수를 사용하여 행 또는 열 벡터를 원하는 형식으로 변형한 후 새로운 배열을 만들 수 있습니다.
import numpy as np
# 행 벡터 만들기
row_vector = np.array([1, 2, 3])
# 행 벡터 복제
cloned_row_vector = row_vector.reshape((1, 3))
# 원본 벡터 변경
row_vector[0] = 10
# 출력
print(row_vector) # 출력: [10 2 3]
print(cloned_row_vector) # 출력: [[1 2 3]]
리스트 사용
리스트를 사용하여 행 또는 열 벡터를 만들 수 있습니다.
import numpy as np
# 행 벡터 만들기
row_vector = np.array([1, 2, 3])
# 행 벡터 복제
cloned_row_vector = list(row_vector)
# 원본 벡터 변경
row_vector[0] = 10
# 출력
print(row_vector) # 출력: [10 2 3]
print(cloned_row_vector) # 출력: [1, 2, 3]
반복문 사용
반복문을 사용하여 행 또는 열 벡터의 각 요소를 새로운 배열에 복사할 수 있습니다.
import numpy as np
# 행 벡터 만들기
row_vector = np.array([1, 2, 3])
# 행 벡터 복제
cloned_row_vector = np.zeros_like(row_vector)
for i in range(len(row_vector)):
cloned_row_vector[i] = row_vector[i]
# 원본 벡터 변경
row_vector[0] = 10
# 출력
print(row_vector) # 출력: [10 2 3]
print(cloned_row_vector) # 출력: [1 2 3]
위 코드에서 cloned_row_vector는 row_vector와 동일한 크기의 새로운 배열을 만들고, 반복문을 사용하여 row_vector의 각 요소를 cloned_row_vector에 복사합니다. 따라서 cloned_row_vector는 row_vector의 복사본이며, row_vector를 변경해도 cloned_row_vector는 영향을 받지 않습니다.
np.newaxis 사용
np.newaxis를 사용하여 행 또는 열 벡터를 새로운 차원으로 삽입하여 복사본을 만들 수 있습니다.
import numpy as np
# 행 벡터 만들기
row_vector = np.array([1, 2, 3])
# 행 벡터 복제
cloned_row_vector = row_vector[:, np.newaxis]
# 원본 벡터 변경
row_vector[0] = 10
# 출력
print(row_vector) # 출력: [10 2 3]
print(cloned_row_vector) # 출력: [[1] [2] [3]]
python numpy linear-algebra
