03. 넘파이 인덱싱

성준혁·2023년 2월 1일
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Numpy

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Intro.

  • 넘파이 배열에서도 인덱싱과 슬라이싱이 가능한데, 파이썬의 기본 문법과 거의 동일하다. 대표적으로, 머신러닝에서 train/valid/test 세트를 나눌 때 사용한다.
  • 사이파이 공식문서에도 설명이 잘 되어있으니 참고하자.

1. 인덱싱 & 슬라이싱

  • 기본 파이썬과 동일하게 [ ] 를 이용하여 인덱싱과 슬라이싱할 수 있음.

    ☝🏻기본 중의 기본
    1) 인덱스는 1이 아니라 0부터 시작한다.
    2) range값은 stop 값보다 하나 앞에서 끝난다.
    3) step 값으로 간격을 지정할 수 있다.

  • 팬시 인덱싱 : 인덱싱 구문 내에 리스트로 입력해서 여러 개를 뽑아 올 수도 있음

2. 조건에 따른 인덱싱

  • 원하는 조건에 따라서 인덱싱도 가능함. ➡️ 불리언 인덱싱!!
  • 논리 연산자(and, or)도 사용할 수 있음.

🆕np.nonzero() 기능

  • 조건에 해당하는 값이 있는 인덱스(행,열)를 알려줌.
  • 조건에 해당하는 값이 배열 내에 없다면, 텅 빈 리스트로 반환함.


🤔 Hmmmm...

인덱싱도 역시 2차원 이상으로 갔을 때를 볼 수 있어야 할 텐데..

🤓 To wrap up...

  • 인덱싱, 슬라이싱, nonzero (추후수정)
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