[Python] Numpy Boolean indexing & slicing
모닥 알고리즘을 개선하다가 정리의 필요성을 느껴 포스팅을 합니당!!
numpy의 장점중 하나가 배열관련 처리가 굉장히 쉽고 강격하다는 점인데, 그중 Boolean indexing & slicing에 대해 알아보겠습니다.
numpy에는 요소들이 조건을 만족시키는 지 쉽게 알 수 있는 방법이 있습니다.
바로 Boolean indexing 인데요 다음 예제를 살펴봅시다.
number_arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 값이 3이하인 요소만 확인하고 싶다.
print(number_arr <= 3)
> array([ True, True, False, False, False], dtype=bool) # 다음과 같은 결과가 뙇
요소가 조건을 만족시키는지 아닌지 바로 확인 할 수 있죠?? 이를 토대로 slicing도 진행해 보겠습니다.
number_arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 값이 3이하인 요소만 확인하고 싶다.
print(number_arr <= 3)
> array([ True, True, False, False, False], dtype=bool) # 다음과 같은 결과가 뙇
print(number_arr[number_arr <= 3])
> array([1, 2, 3]) # 다음과 같은 결과가 뙇
다음과 같이 numpy는 true인 값들만 반환하기 때문에 쉽게 slicing이 가능합니다.
