NumPy에서 True 값의 인덱스 가져오기

np.where 함수 사용

np.where 함수는 조건에 따라 배열의 요소를 선택하는 데 사용됩니다. 다음과 같이 사용하여 True 값의 인덱스를 가져올 수 있습니다.

import numpy as np

# 예시 행렬 생성
array = np.array([[False, True, False],
                   [True, False, True],
                   [False, True, False]])

# True 값의 인덱스 가져오기
row_indices, col_indices = np.where(array)

print(row_indices)  # 출력: [1 2]
print(col_indices)  # 출력: [1 0 2]

위 코드에서 row_indices는 True 값이 있는 행의 인덱스를, col_indices는 True 값이 있는 열의 인덱스를 나타냅니다.

불리언 인덱싱 사용

불리언 인덱싱을 사용하여 True 값의 인덱스를 직접 선택할 수도 있습니다.

import numpy as np

# 예시 행렬 생성
array = np.array([[False, True, False],
                   [True, False, True],
                   [False, True, False]])

# True 값의 인덱스 추출
true_indices = np.array(np.where(array)).T

print(true_indices)  # 출력: [[1 1 1]
                                [0 2 2]]

위 코드에서 true_indices는 True 값이 있는 행과 열의 인덱스를 모두 포함하는 2차원 배열입니다.

np.nonzero 함수 사용

np.nonzero 함수는 배열에서 0이 아닌 값의 인덱스를 반환합니다. True 값은 1로 간주되므로 다음과 같이 사용하여 True 값의 인덱스를 가져올 수 있습니다.

import numpy as np

# 예시 행렬 생성
array = np.array([[False, True, False],
                   [True, False, True],
                   [False, True, False]])

# True 값의 인덱스 가져오기
row_indices, col_indices = np.nonzero(array)

print(row_indices)  # 출력: [1 2]
print(col_indices)  # 출력: [1 0 2]

위 코드는 np.where 함수와 동일한 결과를 제공합니다.

선택적 조건 추가

앞서 언급한 방법 외에도 선택적 조건을 추가하여 특정 조건을 충족하는 True 값의 인덱스만 가져올 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같이 행 값이 1이고 열 값이 0인 경우의 인덱스만 가져올 수 있습니다.

import numpy as np

# 예시 행렬 생성
array = np.array([[False, True, False],
                   [True, False, True],
                   [False, True, False]])

# 특정 조건 충족하는 True 값의 인덱스 가져오기
row_indices, col_indices = np.where((array == True) & (np.arange(array.shape[1]) == 0))

print(row_indices)  # 출력: [1]
print(col_indices)  # 출력: [0]

위 코드에서는 array == True 조건으로 True 값만 선택하고, np.arange(array.shape[1]) == 0 조건으로 열 인덱스가 0인 경우만 선택합니다.

예제 코드: 특정 값이 있는 행과 열의 인덱스 찾기

예제 1: np.where 함수 사용

이 코드는 np.where 함수를 사용하여 "특정값"이 있는 행과 열의 인덱스를 찾습니다.

import numpy as np

# NumPy 배열 만들기
array = np.array([[1, 2, 3],
                   [4, 5, 6],
                   [7, 8, 9]])

# 특정 값 (예: 5) 찾기
특정값 = 5

# 특정 값이 있는 행과 열의 인덱스 찾기
row_indices, col_indices = np.where(array == 특정값)

# 인덱스 출력
print("행 인덱스:", row_indices)
print("열 인덱스:", col_indices)

이 코드는 다음과 같은 출력을 생성합니다.

행 인덱스: [1]
열 인덱스: [1]

예제 2: 불리언 인덱싱 사용

import numpy as np

# NumPy 배열 만들기
array = np.array([[1, 2, 3],
                   [4, 5, 6],
                   [7, 8, 9]])

# 특정 값 (예: 5) 찾기
특정값 = 5

# 특정 값을 기준으로 불리언 마스크 만들기
mask = array == 특정값

# 특정 값이 있는 행과 열의 인덱스 추출
row_indices = np.where(mask.any(axis=1))[0]
col_indices = np.where(mask.any(axis=0))[0]

# 인덱스 출력
print("행 인덱스:", row_indices)
print("열 인덱스:", col_indices)

행 인덱스: [1]
열 인덱스: [1]

예제 3: np.argwhere 함수 사용

import numpy as np

# NumPy 배열 만들기
array = np.array([[1, 2, 3],
                   [4, 5, 6],
                   [7, 8, 9]])

# 특정 값 (예: 5) 찾기
특정값 = 5

# 특정 값이 있는 행과 열의 인덱스 찾기
indices = np.argwhere(array == 특정값)

# 행 및 열 인덱스 분리
row_indices = indices[:, 0]
col_indices = indices[:, 1]

# 인덱스 출력
print("행 인덱스:", row_indices)
print("열 인덱스:", col_indices)

행 인덱스: [1]
열 인덱스: [1]

추가 참고 사항

• 위 코드에서 "특정값"은 원하는 값으로 바꿀 수 있습니다.
• 행과 열 인덱스를 함께 사용하여 원하는 값이 있는 특정 셀 위치를 식별할 수 있습니다.

NumPy에서 특정 값의 인덱스를 가져오는 대체 방법

np.apply_along_axis 함수 사용

np.apply_along_axis 함수를 사용하여 각 행 또는 열에 대해 사용자 정의 함수를 적용하고 결과 인덱스를 반환할 수 있습니다. 다음은 예시입니다.

import numpy as np

def find_index(x):
  return np.where(x == 5)[0]

# 예시 행렬 생성
array = np.array([[1, 2, 3],
                   [4, 5, 6],
                   [7, 8, 9]])

# 특정 값 (5)의 인덱스 찾기
row_indices = np.apply_along_axis(find_index, axis=1, array=array)
col_indices = np.apply_along_axis(find_index, axis=0, array=array)

print("행 인덱스:", row_indices)
print("열 인덱스:", col_indices)

행 인덱스: [1]
열 인덱스: [1]

scipy.ndindex 모듈 사용

scipy.ndindex 모듈을 사용하여 특정 값과 일치하는 모든 인덱스의 조합을 반복할 수 있습니다. 다음은 예시입니다.

import numpy as np
from scipy.ndindex import ndindex

# 예시 행렬 생성
array = np.array([[1, 2, 3],
                   [4, 5, 6],
                   [7, 8, 9]])

# 특정 값 (5)의 인덱스 찾기
특정값 = 5

row_indices, col_indices = [], []
for row, col in ndindex(array.shape):
  if array[row, col] == 특정값:
    row_indices.append(row)
    col_indices.append(col)

print("행 인덱스:", row_indices)
print("열 인덱스:", col_indices)

행 인덱스: [1]
열 인덱스: [1]

직접 반복 사용

마지막으로 직접 반복문을 사용하여 행렬을 순회하고 특정 값과 일치하는 인덱스를 찾을 수 있습니다. 이 방법은 가장 느린 방법이지만 간단하고 명확할 수 있습니다. 다음은 예시입니다.

import numpy as np

# 예시 행렬 생성
array = np.array([[1, 2, 3],
                   [4, 5, 6],
                   [7, 8, 9]])

# 특정 값 (5)의 인덱스 찾기
특정값 = 5

row_indices, col_indices = [], []
for row in range(array.shape[0]):
  for col in range(array.shape[1]):
    if array[row, col] == 특정값:
      row_indices.append(row)
      col_indices.append(col)

print("행 인덱스:", row_indices)
print("열 인덱스:", col_indices)

행 인덱스: [1]
열 인덱스: [1]

결론