Numpy: 특정 범위 내 요소의 인덱스 찾기
2024-07-27
np.where 사용하기:
np.where 함수는 조건에 따라 배열의 요소를 선택하는 데 사용됩니다. 특정 범위 내에 있는 요소의 인덱스를 찾으려면 다음과 같이 사용할 수 있습니다.
import numpy as np
# 샘플 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
# 3보다 크고 8보다 작은 값의 인덱스 찾기
indices = np.where((arr > 3) & (arr < 8))
# 인덱스 출력
print(indices)
위 코드는 다음과 같은 결과를 출력합니다.
(array([4, 5, 6, 7]),)
불리언 인덱싱 사용하기:
불리언 인덱싱을 사용하여 특정 범위 내에 있는 요소를 선택할 수도 있습니다. 다음과 같이 수행할 수 있습니다.
import numpy as np
# 샘플 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
# 3보다 크고 8보다 작은 값 선택
result = arr[(arr > 3) & (arr < 8)]
# 인덱스 출력
print(np.where(result))
위 코드는 np.where 함수와 동일한 결과를 출력합니다.
np.searchsorted 사용하기:
특정 값보다 크거나 작은 값의 첫 번째 또는 마지막 인덱스를 찾는 경우 np.searchsorted 함수를 사용할 수 있습니다. 다음과 같이 사용할 수 있습니다.
import numpy as np
# 샘플 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
# 3보다 크거나 같은 값의 첫 번째 인덱스 찾기
left = np.searchsorted(arr, 3)
# 8보다 작은 값의 마지막 인덱스 찾기
right = np.searchsorted(arr, 8, side='right')
# 인덱스 슬라이싱을 사용하여 원하는 요소 선택
result = arr[left:right]
# 인덱스 출력
print(np.where(result))
(array([4, 5, 6, 7]),)
참고:
- 위에 제시된 방법 외에도 특정 범위 내 요소의 인덱스를 찾는 다른 방법도 있습니다.
- 사용하는 방법은 특정 상황과 필요에 따라 다릅니다.
- NumPy 문서에서
np.where, 불리언 인덱싱 및np.searchsorted함수에 대한 자세한 내용을 참조하십시오.
예제 코드: 특정 범위 내 요소의 인덱스 찾기
np.where 사용하기
import numpy as np
# 샘플 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
# 3보다 크고 8보다 작은 값의 인덱스 찾기
indices = np.where((arr > 3) & (arr < 8))
# 인덱스 및 선택된 값 출력
print(indices)
print(arr[indices])
결과:
(array([4, 5, 6, 7]),)
[4 5 6 7]
불리언 인덱싱 사용하기
import numpy as np
# 샘플 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
# 3보다 크고 8보다 작은 값 선택
result = arr[(arr > 3) & (arr < 8)]
# 인덱스 및 선택된 값 출력
print(np.where(result))
print(result)
(array([4, 5, 6, 7]),)
[4 5 6 7]
np.searchsorted 사용하기
import numpy as np
# 샘플 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
# 3보다 크거나 같은 값의 첫 번째 인덱스 찾기
left = np.searchsorted(arr, 3)
# 8보다 작은 값의 마지막 인덱스 찾기
right = np.searchsorted(arr, 8, side='right')
# 인덱스 슬라이싱을 사용하여 원하는 요소 선택
result = arr[left:right]
# 인덱스 및 선택된 값 출력
print(np.where(result))
print(result)
(array([4, 5, 6, 7]),)
[4 5 6 7]
설명
- 각 예제는 NumPy에서 특정 범위 내 요소의 인덱스를 찾는 방법을 보여줍니다.
np.where함수는 조건에 따라 배열의 요소를 선택하는 데 사용됩니다.- 불리언 인덱싱은 특정 조건을 충족하는 요소를 선택하는 데 사용됩니다.
np.searchsorted함수는 특정 값보다 크거나 작은 값의 첫 번째 또는 마지막 인덱스를 찾는 데 사용됩니다.- 각 예제는 결과를 출력하여 특정 범위 내 요소 및 해당 인덱스를 보여줍니다.
Numpy에서 특정 범위 내 요소의 인덱스를 찾는 대체 방법
np.clip 함수 사용하기:
np.clip 함수는 배열의 요소를 지정된 범위 내로 제한하는 데 사용할 수 있습니다. 이 함수를 사용하여 원하는 범위 밖에 있는 요소를 모두 NaN으로 바꾼 다음 np.where 함수를 사용하여 NaN이 아닌 요소의 인덱스를 찾을 수 있습니다. 다음과 같이 수행할 수 있습니다.
import numpy as np
# 샘플 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
# 원하는 범위 설정
min_val = 3
max_val = 8
# 범위 밖의 값을 NaN으로 변환
clipped_arr = np.clip(arr, min_val, max_val)
# NaN이 아닌 요소의 인덱스 찾기
indices = np.where(~np.isnan(clipped_arr))
# 인덱스 및 선택된 값 출력
print(indices)
print(arr[indices])
(array([4, 5, 6, 7]),)
[4 5 6 7]
import numpy as np
# 샘플 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
# 원하는 범위 설정
min_val = 3
max_val = 8
# 팬시 인덱싱을 사용하여 원하는 범위 내 요소 선택
result = arr[(arr >= min_val) & (arr <= max_val)]
# 인덱스 및 선택된 값 출력
print(np.where(result))
print(result)
(array([4, 5, 6, 7]),)
[4 5 6 7]
itertools.compress 사용하기:
itertools.compress 함수는 특정 조건을 충족하는 요소만 포함하는 새로운 이터레이터를 만드는 데 사용할 수 있습니다. 다음과 같이 수행할 수 있습니다.
import numpy as np
from itertools import compress
# 샘플 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
# 원하는 범위 설정
min_val = 3
max_val = 8
# 조건에 따라 요소 선택
condition = (arr >= min_val) & (arr <= max_val)
# 인덱스 및 선택된 값 출력
indices = [i for i, x in enumerate(condition) if x]
result = list(compress(arr, condition))
print(indices)
print(result)
[4, 5, 6, 7]
[4 5 6 7]
- 위에 제시된 대체 방법은 특정 상황과 필요에 따라 유용할 수 있습니다.
- 각 방법의 성능과 효율성을 고려하여 상황에 맞는 방법을 선택하는 것이 중요합니다.
- NumPy 문서에서
np.clip, 팬시 인덱싱 및itertools.compress함수에 대한 자세한 내용을 참조하십시오.
python numpy
