Phthon) numpy array의 indexing과 slicing

3. numpy array의 indexing과 slicing

• numpy에서 사용되는 indexing은 python에서의 인덱싱과 기본적으로 동일하다.
• numpy의 indexing은 0부터 시작된다.

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# 1. np.arrange([start], stop, [,step], dtype=None) : ndarray를 생성해주는 함수
# np.array?
from IPython.display import Image 
#IPython.display 패키지에서 image함수 가져옴

arr = np.arange(10, 20, 2, dtype='float64')
print(type(arr1), '\n', arr1)

<class 'numpy.ndarray'>

[[1 2 3] [4 5 6]]

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# 인덱싱, 슬라이싱
arr1 = np.arange(10)
print(arr1)
print(arr1[9])
print(arr1[:])
print("arr1[:3] : " ,arr1[:3])
print("arr1[3:] : " , arr1[3:])
print("arr1[:-3] : " , arr1[:-3])
print("arr1[-3:] : " , arr1[-3:])

[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

9

[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

arr1[:3] : [0 1 2]

arr1[3:] : [3 4 5 6 7 8 9]

arr1[:-3] : [0 1 2 3 4 5 6]

arr1[-3:] : [7 8 9]

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# 2차원 인덱싱, 슬라이싱
arrl = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
print(arrl[0][0:2])

[1, 2]

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# a. 인덱싱
# numpy 2차원 [행, 요소위치]
arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(arr2[0,0], arr2[0,1], arr2[0,2])
print(arr2[1,0], arr2[1,1], arr2[1,2])
print(arr2[2,0], arr2[2,1], arr2[2,2])

1 2 3

4 5 6

7 8 9

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# b. 슬라이싱
print("arr2[: , :] : \n", arr2[: , :]) # 전체 : 전체
print("arr2[0, : ] : \n",arr2[0, : ]) # 0행의 : 전체
print("arr2[0:2, : ] : \n",arr2[0:2, : ])
print("arr2[1,1] : \n", arr2[1,1])
print("arr2[:2,:2] : \n",arr2[:2,:2])

print(arr2[:]) # 전체 
print(arr2[:,]) # 전체 
print(arr2[:,:]) # 전체 

arr2[: , :] : [[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]]

arr2[0, : ] : [1 2 3]

arr2[0:2, : ] : [[1 2 3] [4 5 6]]

arr2[1,1] : 5

arr2[:2,:2] : [[1 2] [4 5]]

[[1 2 3]

[4 5 6]

[7 8 9]]

[[1 2 3]

[4 5 6]

[7 8 9]]

[[1 2 3]

[4 5 6]

[7 8 9]]

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