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작성한 질문수

[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드

넘파이 ndarray 인덱싱 실습 - 01

인덱싱 차원 축소 관련

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·

20

0

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array1d = np.arange(start=1, stop=10)

array2d = array1d.reshape(3,3)

print(array2d)

array3 = array2d[[0,1], 2]

이것의 답이 [3, 6] 이 되는데,

만약 답을 [[3], [6]] 을 만들고 싶으면 인덱싱ㅇ르 어떻게 해야 하나요?

답변 2

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권 철민님의 프로필 이미지
권 철민
지식공유자

안녕하십니까,

array3 = array2d[[0,1], 2] 와 같이 2를 입력하면 단일 인덱싱으로 되어서 원본 array의 차원을 한 차원 감소 시킵니다. 원본 array의 차원을 유지하면서 원하시는 답을 얻으시려면 아래와 같이 2:3 으로 연속 인덱싱을 주시면 됩니다.

array3 = array2d[[0,1], 2:3]

감사합니다.

0

인프런 AI 인턴님의 프로필 이미지

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 능함가님의 질문에 도움을 드리겠습니다.

질문하신 내용은 2차원 배열에서 특정 요소를 선택할 때, 결과 배열의 차원에 관한 내용입니다. numpy에서는 인덱싱 방식에 따라 배열의 차원이 달라질 수 있습니다.

능함가님께서 array2d[[0,1], 2]로 인덱싱한 결과가 [3, 6]인 1차원 배열로 반환되었습니다. 2차원 배열로 반환되기를 원하신다면 인덱싱 방식을 살짝 바꿔야 합니다.

다음과 같이 변경해 주시면 될 것 같습니다:

array3 = array2d[[[0], [1]], [2]]

위의 코드는 2차원 배열로의 인덱싱 결과를 [[3], [6]]으로 만들어 줍니다. 즉, 첫 번째 축에서 [0][1]을, 두 번째 축에서 2를 인덱싱하여 각각의 원소 위치를 배열 형태로 선택하게 됩니다.

이와 관련한 유사한 질문과 답변을 아래에서 확인할 수 있습니다. 이러한 예시는 ndarray 인덱싱의 차원 변화에 대한 이해를 돕는 데 유용할 것입니다.

  1. 넘파이 인덱싱 질문이 있습니다. - 질문 링크

    • 이 게시물에서는 단일값 인덱싱과 연속 인덱싱의 차이에 따라 결과 차원이 달라지는 부분에 대해 설명하고 있습니다. 여기서도 차원 유지에 대한 다양한 방법을 제시하고 있습니다.
  2. numpy slicing - 질문 링크

    • 이 질문에서는 slicing을 사용했을 때 예상과 다른 1차원 결과에 대한 ‘이유’를 물으며 왜 특정 결과가 1차원이 아닌지 반복적으로 질문하고 있습니다. 이를 해결하는 방법에 대해 설명하고 있습니다.

이러한 내용들이 도움이 되었기를 바랍니다. 추가적으로 궁금한 점이 있으시면 언제든지 이어서 질문해 주세요.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.