[NumPy] Fancy Indexing 팬시 인덱싱

import numpy as np
a1 = np.array([1,2,3,4,5])
print(a1)

print(a1[0], a1[2])
ind = [0,2]
print(a1[ind]) #한번에 묶어서
ind = np.array([[0,1],
                [2,0]])
print(a1[ind])   #1차원 배역이지만, 2차원 인덱스에 영향을 받아 2차원으로 결과 출력

1. print(a1[0], a1[2])와 같이 특정 위치를 지정하여 값을 받을 수 있다.

2. 또는 ind = [0, 2]와 같이 한번에 묶어서 값을 받을 수 있다.

3. 위에서도 주석으로 남겨 두었듯이 인덱스가 2차원 배열처럼 값을 알고자 하는 배열과 다른 차원일 때 : 인덱스의 영향을 받아 인덱스 배열 차원으로 변경된다. (여기서는 인덱스 배열 : 2차원, a1 배열 1차원 => a1[ind] => 2차원으로 결과값 나온다.)

 

import numpy as np
a2 = np.array([[1,2,3],
               [4,5,6],
               [7,8,9]])
print(a2)
row = np.array([0,2])
col = np.array([1,2])
print(a2[row, col])  #row = 0, col = 1 & row = 2, col = 2인 곳을 각각 찾아 보여주는 것임
print(a2[row, :])
print(a2[:, col])
print(a2[row, 1])
print(a2[2, col])
print(a2[row, 1:])   #slicing
print(a2[1:, col])

1. print(a2[row, col])과 같이 row, col을 지정해주어서 값을 찾을 수 있다.

2. 특정 행이나 열에 해당하는 값을 모두 구하려고 할 때 print(a2[row, :])와 같이 구할 수도 있다.

3. 또는 특정 행 그리고 특정 범위 설정 (슬라이싱, slicing)도 가능하다. ('print(a2[row, 1:])')