[numpy] PY - NumPy Array Slicing (배열 자르기) ★ - 배열 요소 일부만 선택.

목차

1. 배열 자르기 (= 배열 일부 선택 Array Slicing)
2. 1차원 배열 자르기
3. 2차원 배열 자르기

배열 자르기 (= 배열 일부 선택 Array Slicing)

 

배열의 일부 구간에 위치한 요소만 선택 의미. 

cf. 

배열 필터링 : 특정 조건에 맞는 요소로 배열 생성.

 

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[구문]

 

[start:end:step]

start

선택. 시작 색인. (포함 O)

※ 없으면, 0부터 시작.

 

end

선택. 종료 색인. (포함 X)

※ 없으면, 마지막 요소까지.

 

step

선택. 색인 증가 단계. 

※ 없으면, 1씩 증가.

※ -1 경우, 역순 진행. 

 

PS.

[::-1] 의미: 맨 끝에서 시작해 맨 앞까지 -1씩 백스텝 진행.

str[::-1] : 문자열 순서 뒤집기 

arr[::-1] : 배열 순서 뒤집기

 

---

[반환값]

 

start (포함 O)부터 end (포함 X)까지 step 간격으로 가져오기. 

1차원 배열 자르기

[예제1] start, end만 있는 경우.

2번째부터 6번째 앞까지 1씩 증가.

 

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])

print(arr[1:5])

 

결과값: [2 3 4 5]

---

[예제2]  start만 있는 경우.

5번째부터 마지막까지 1씩 증가.

 

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])

print(arr[4:])

 

결과값: [5 6 7]

---

[예제3]  end만 있는 경우.

처음부터 5번째 앞까지 1씩 증가.

 

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])

print(arr[:4])

 

결과값: [1 2 3 4]

---

[예제4] 음수 색인 경우.

맨 뒤 3번째부터 맨 뒤 바로 앞까지. 1씩 증가.

 

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])

print(arr[-3:-1])

 

결과값: [5 6]

---

[예제5] start, end, step 다 있는 경우.

2번째부터 6번째 앞까지 2씩 증가.

 

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])

print(arr[1:5:2])

 

결과값: [2 4]

---

[예제6] : step만 있는 경우.

1번째부터 마지막까지 2씩 증가.

 

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])

print(arr[::2])

 

결과값: [1 3 5 7] 

2차원 배열 자르기

[예제1] 2번째 차원에서 자르기

2번째 차원 2번째부터 5번째 앞까지 1씩 증가.

 

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10]])

print(arr[1, 1:4]) 

 

결과값: [7 8 9]

---

[예제2] 1번째 차원에서 자르기. 

1번째 차원부터 3번째 차원 앞까지, 각 차원의 3번째 요소 선택.

 

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10]])

print(arr[0:2, 2]) 

 

결과값: [3 8]

---

[예제3] 1번째, 2번째 두 차원 모두에서 자르기. 

1번째 차원부터 3번째 차원 앞까지,
각 차원의 2번째 요소부터 5번째 요소 앞까지 1씩 증가.

 

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10]])

print(arr[0:2, 1:4]) 

 

결과값:

[[2 3 4]

 [7 8 9]]