넘파이(numpy)의 팬시 색인

 넘파이 배열(ndarray) 의 팬시 색인은 정수 리스트(혹은 배열)를 이용하여 여러 개를 동시에 선택하는 방식이다. 인덱싱은 항상 0으로 시작한다는 것에 유의하자. MATLAB/SCILAB/OCTAVE 에 익숙한 사용자는 인덱스가 0에서 시작된다는 것에 주의해야 한다. 이후 예제에서는 넘파이가 다음과 같이 임포트되었다고 가정한다.

>>> import numpy as np

 예를 들어서 다음과 같은 a 행렬을 고려하자.

>>> a=np.arange(24).reshape((6,4)) >>> a array([[ 0,  1,  2,  3],       [ 4,  5,  6,  7],       [ 8,  9, 10, 11],       [12, 13, 14, 15],       [16, 17, 18, 19],       [20, 21, 22, 23]])

여기서 특정한 행들을 선택하고 싶다면 원하는 순서대로 행번호를 적은 리스트나 배열로 인덱싱하면 된다.

>>> a[[3,0,5]] array([[12, 13, 14, 15],       [ 0,  1,  2,  3],       [20, 21, 22, 23]]) >>> a[[-1,-3,2]] array([[20, 21, 22, 23],       [12, 13, 14, 15],       [ 8,  9, 10, 11]])

 한 가지 주의할 점은 슬라이싱과 다르게 이런 식으로 반환되는 배열은 복사된 것이라는 점이다. 즉, 원본과 연결되지 않은 복사 객체가 반환된다. 따라서 원본의 갱신과 무관하게 된다.

 또 한 가지 유의할 점이 있는데 다음과 같이 다중으로 인덱싱을 할 경우이다.

>>> a[:,[2,3]] #(1) array([[ 2,  3],       [ 6,  7],       [10, 11],       [14, 15],       [18, 19],       [22, 23]]) >>>  a[[0,1],[2,3]] # (2) array([2, 7])

여기서 (1)에서와 같이 한 쪽이 모든 요소를 나타내는 콜론(:) 이 쓰인 경우는 해석이 쉽다. 즉, a 배열의 0번 열과 1번 열을 골라내는 것이다. 그런데 (2)의 경우는 MATLAB에 익숙하던 사용자라면 좀 의아할 것이다. 다음 표와 같이 0행, 1행과 2열, 3열이 겹치는 부분인 2x2 행렬이 반환된다고 오해하기 쉽기 때문이다.

			2열	3열
0행	0	1	2	3
1행	4	5	6	7
	8	9	10	11
	12	13	14	15
	16	17	18	19
	20	21	22	23

실제 동작은 (0,2) 요소와 (1,3)요소 두 개를 반환한다.

 MATLAB과 같이 그리드 점에 있는 요소들의 집합인 2x2 행렬을 반환하게 하려면 np.ix_() 함수에 팬시 색인을 넘겨주어야 한다.

>>> a[np.ix_([0,1],[2,3])] array([[2, 3],       [6, 7]])

이것은 사실 a[ [0,1] ][ :, [2,3] ] 과 같은 동작을 취한다.

 그리고 a[1,2] 와 a[1][2] 는 같은 요소를 가리킨다.

>>>  a[1,2] 6 >> a[1][2] 6

하지만 이것으로 두 인덱싱이 같은 표현법이라고 오해하면 안 된다. 사실은 전혀 다르기 때문이다. 예를 들면 다음과 같다.

>>> a[:,2] # 2번 열만 뽑아낸다. array([ 2,  6, 10, 14, 18, 22]) >>> a[:][2] # 이것은 a[2]와 같다. Out[41]: array([ 8,  9, 10, 11]) >>> a[ [-1,-2], 1 ] array([21, 17]) >>> a[[-1,-2]][1] array([16, 17, 18, 19])

마지막 예에서 a[[-1,-2]][1] 은 a[[-1,-2]] 행렬의 1번째 행을 뽑아내는 것이다. a[[-1,-2], 1] 과는 완전히 다르다.

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c{ns},n{ns003}