넘파이(numpy) 배열의 인덱싱에서 복사와 뷰(view)

 넘파이의 ndarray(이하 배열)을 슬라이싱할 때 파이썬의 리스트(list)와 다르게 원본의 참조가 생성되는데 이를 뷰(view)라고 한다. 예를 들어서 다음과 같이 2차 배열 arr을 고려하자.

>>> arr=np.arange(8).reshape(2,4) >>> arr array([[0, 1, 2, 3],       [4, 5, 6, 7]])

단순 대입문을 사용하여 arr2 = arr 이라는 명령은 arr 의 참조본이 arr2에 저장된다. 따라서 arr이 수정되면 arr2 도 같이 바뀐다. 이것은 리스트의 동작방식과 같다.

 그런데 arr[0] 라고 슬라이싱하면 첫 번째 행 전체가 선택된다.

>>> b=arr[0] >>> b array([0, 1, 2, 3])

여기서도 마찬가지로 b 배열은 arr 배열의 첫 행에 대한 복사가 아니고 뷰(참조의 개념)이기 때문에 원본이 바뀌면 이 참조본도 따라서 바뀌게 된다.

>>> arr[0]=10 >>> arr array([[10, 10, 10, 10],       [ 4,  5,  6,  7]]) >>> b Out[127]: array([10, 10, 10, 10])

이 예에서 보면 arr 배열의 첫 행을 모두 10으로 바꾸었다. 배열의 슬라이싱에 스칼라를 대입하면 그 범위의 전체 요소에 대입된다. 그런데  b 배열도 같이 바뀐 것을 알 수 있다. 이는 리스트의 슬라이싱에서는 복사본이 생성되는 것과는 다른 동작이기 때문에 주의가 필요하다.  numpy는 대용량 데이터 처리를 염두에 두고 설계되었다. 대용량 데이터의 슬라이싱이 빈번하게 일어나는 복잡한 코드를 실행시키는데 있어서 복사가 남발되면 메모리 문제를 일으킬 소지가 많기 때문에 이렇게 설계된 것으로 짐작된다.

  만약 슬라이싱의 복사본을 생성하고 싶다면 copy() 속성을 이용하면 된다.

>>> b=arr[0].copy() >>> b array([0, 1, 2, 3])

이제 b 배열은 원본인 arr 과 독립적인 복사본이므로 원본이 바뀌어도 아무런 영향을 받지 않는다.

  비슷한 차이가 numpy.asarray() 함수와 numpy.array() 함수에도 존재하는데 두 함수의 동작은 거의 유사하다. 가장 큰 차이점은 copy 옵션의 초기값이 다르다는 것이다. 사실 asarray()는 내부적으로 다음과 같이 정의되어 있다.

def asarray(a, dtype=None, order=None):    return array(a, dtype, copy=False, order=order)

참고로 array() 함수의 정의부는 다음과 같다.

numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order=None, subok=False, ndmin=0)

따라서 만약 배열이나 행렬객체를 이용하여 다시 생성된 배열은 numpy.array()함수를 이용하였다면 복사본이, numpy.asarray()함수를 이용하였다면 참조본(전체 뷰)이 생성된다.

>>> arr = np.ones((3,4)) >>> arr array([[ 1.,  1.,  1.,  1.],       [ 1.,  1.,  1.,  1.],       [ 1.,  1.,  1.,  1.]]) >>> arrB = np.asarray(arr) # 참조본 생성 >>> arrC = np.array(arr) #복사본 생성 >> arr[1]=np.pi # 원본 변경 >>> arr array([[ 1.        ,  1.        ,  1.        ,  1.        ],       [ 3.14159265,  3.14159265,  3.14159265,  3.14159265],       [ 1.        ,  1.        ,  1.        ,  1.        ]]) >>> arrB # 참조본은 자동으로 변경된다. array([[ 1.        ,  1.        ,  1.        ,  1.        ],       [ 3.14159265,  3.14159265,  3.14159265,  3.14159265],       [ 1.        ,  1.        ,  1.        ,  1.        ]]) >>> arrC # 복사본은 변경되지 않는다. array([[ 1.,  1.,  1.,  1.],       [ 1.,  1.,  1.,  1.],       [ 1.,  1.,  1.,  1.]])

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