NumPy에서 argsort를 사용하여 내림차순 정렬하기
2024-07-27
NumPy에서 argsort를 사용하여 내림차순 정렬하기
import numpy as np
# 데이터 준비
data = np.array([7, 1, 5, 2, 3, 4])
# argsort 사용하여 내림차순 인덱스 얻기
desc_index = np.argsort(data)[::-1]
# 정렬된 데이터
sorted_data = data[desc_index]
print(f"원본 데이터: {data}")
print(f"내림차순 정렬된 데이터: {sorted_data}")
설명:
numpy라이브러리 불러오기:import numpy as np명령어를 사용하여 NumPy 라이브러리를 불러옵니다.- 데이터 준비:
data = np.array([7, 1, 5, 2, 3, 4])코드는 숫자 7, 1, 5, 2, 3, 4를 요소로 갖는 NumPy 배열을 생성합니다. - 내림차순 인덱스 얻기:
desc_index = np.argsort(data)[::-1]코드는argsort함수를 사용하여 데이터의 원래 순서를 나타내는 인덱스 배열을 만듭니다.[::-1]슬라이싱은 인덱스 배열을 뒤집어 내림차순 정렬을 수행합니다. - 정렬된 데이터:
sorted_data = data[desc_index]코드는desc_index인덱스를 사용하여 원본 데이터를 내림차순으로 정렬된 새 배열에 할당합니다. - 결과 출력: 마지막 두 줄의 코드는 원본 데이터와 내림차순으로 정렬된 데이터를 출력합니다.
핵심 내용:
np.argsort함수는 데이터 배열의 원래 순서를 나타내는 정수 인덱스 배열을 반환합니다.- 슬라이싱
[::-1]을 사용하여 인덱스 배열을 뒤집으면 내림차순 정렬을 수행할 수 있습니다. data[index]구문을 사용하여 인덱스 배열을 사용하여 원본 데이터에서 원하는 요소를 선택할 수 있습니다.
참고:
axis매개변수를 사용하여 다차원 배열을 축별로 정렬할 수 있습니다.stable매개변수를 사용하여 정렬된 결과에서 원본 데이터의 순서를 유지할 수 있습니다.np.sort함수를 사용하여 정렬된 데이터 배열 자체를 반환할 수 있습니다.
NumPy에서 argsort를 사용하여 내림차순 정렬하기 - 예제 코드
1차원 배열 내림차순 정렬
import numpy as np
# 데이터 준비
data = np.array([7, 1, 5, 2, 3, 4])
# 내림차순 정렬
desc_index = np.argsort(data)[::-1]
sorted_data = data[desc_index]
print(f"원본 데이터: {data}")
print(f"내림차순 정렬된 데이터: {sorted_data}")
desc_index = np.argsort(data)[::-1]코드는 다음과 같은 작업을 수행합니다.[::-1]: 슬라이싱을 사용하여 인덱스 배열을 뒤집어 내림차순 정렬을 수행합니다.
2차원 배열 내림차순 정렬 (행 기준)
import numpy as np
# 데이터 준비
data = np.array([
[5, 2, 4],
[1, 7, 3],
[9, 6, 8]
])
# 행 기준 내림차순 정렬
desc_index = np.argsort(data, axis=1)[::-1]
sorted_data = data[np.arange(data.shape[0])[:, None], desc_index]
print(f"원본 데이터:\n{data}")
print(f"\n행 기준 내림차순 정렬된 데이터:\n{sorted_data}")
data = np.array([ ... ])코드는 다음과 같은 2차원 NumPy 배열을 생성합니다.[[5, 2, 4], [1, 7, 3], [9, 6, 8]]sorted_data = data[np.arange(data.shape[0])[:, None], desc_index]코드는 다음과 같은 작업을 수행합니다.np.arange(data.shape[0])[:, None]: 각 행의 인덱스를 포함하는 2차원 배열을 만듭니다.data[... , desc_index]: 인덱싱을 사용하여 원본 데이터를desc_index에 따라 행별로 재구성하여 내림차순으로 정렬된 새 배열sorted_data를 만듭니다.
NumPy에서 argsort 없이 배열을 내림차순으로 정렬하는 방법
직접 정렬 함수 사용:
import numpy as np
def descending_sort(array):
sorted_array = np.sort(array) # 오름차순 정렬
return sorted_array[::-1] # 슬라이싱으로 내림차순 변환
# 예시
data = np.array([5, 2, 4, 1, 7, 3])
sorted_data = descending_sort(data)
print(f"내림차순 정렬 결과: {sorted_data}")
descending_sort함수는 입력 배열을 받아 정렬된 새 배열을 반환합니다.np.sort(array): 원본 배열을 오름차순으로 정렬합니다.[::-1]슬라이싱: 정렬된 배열을 뒤집어 내림차순으로 만듭니다.
sorted 함수 사용:
import numpy as np
data = np.array([5, 2, 4, 1, 7, 3])
sorted_data = sorted(data, reverse=True) # reverse=True 옵션 사용
print(f"내림차순 정렬 결과: {sorted_data}")
sorted함수는 입력 가능한 모든 항목을 정렬된 리스트로 반환합니다.reverse=True옵션: 정렬된 리스트를 내림차순으로 만듭니다.
lambda 표현식 사용:
import numpy as np
data = np.array([5, 2, 4, 1, 7, 3])
sorted_data = np.array(sorted(data, key=lambda x: -x)) # lambda 표현식 사용
print(f"내림차순 정렬 결과: {sorted_data}")
lambda x: -x표현식: 각 요소를 음수로 변환하여 내림차순 정렬 기준을 만듭니다.sorted함수: lambda 표현식을 사용하여 데이터를 정렬합니다.np.array: 정렬된 결과를 NumPy 배열로 변환합니다.
주의 사항:
- 위의 방법들은
argsort함수보다 느릴 수 있습니다. 특히 데이터 양이 많을 경우 성능 저하가 발생할 수 있습니다. argsort함수는 안정적인 정렬을 제공하는 반면, 위의 방법들은 그렇지 않을 수 있습니다. 즉, 원본 데이터의 순서가 일부 유지되지 않을 수 있습니다.- 특정 상황에 따라
argsort함수를 사용하는 것이 더 효율적이고 안정적일 수 있습니다.
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