numpy - Arrays (8) (ArrayArray item selection and manipulation)

Array item selection and manipulation

Boolean array 의 array selectors 로의 활용

>>> a = np.array([[6,4],[5,9]], float) >>> print a [[ 6.  4.]  [ 5.  9.]] >>> a >= 6 # Boolean array 는 array selectors 로 사용가능하다 array([[ True, False],        [False,  True]], dtype=bool) # True인 원소만 반환 >>> a[a>=6] array([ 6.,  9.])

Integer arrays의 사용

>>> a = np.array([2,4,6,8], float) >>> b = np.array([0,0,1,3,2,1], int) >>> print a [ 2.  4.  6.  8.] >>> print b [0 0 1 3 2 1] # integer array 는 마치 인덱스처럼 사용가능하다 # 즉 아래 a[b]는 배열 a의 0번째, 0번째, 첫번째, 세번째, 두번째, 첫번째 원소를 나열하는 셈이 된다. >>> a[b] array([ 2.,  2.,  4.,  8.,  6.,  4.]) >>>

>>> a = np.array([[1, 4], [9, 16]], float) >>> b = np.array([0, 0, 1, 1, 0], int) >>> c = np.array([0, 1, 1, 1, 1], int) >>> print a [[  1.   4.]  [  9.  16.]] # 다차원열에서는 각각의 축에 대한 인덱스로 작용한다. >>> a[b,c] array([  1.,   4.,  16.,  16.,   4.]) >>>

take() - Integer arrays 와 같은 기능 수행

>>> a = np.array([2, 4, 6, 8], float) >>> b = np.array([0, 0, 1, 3, 2, 1], int) >>> a.take(b) array([ 2.,  2.,  4.,  8.,  6.,  4.]) >>>

>>> a = np.array([[0, 1], [2, 3]], float) >>> print a [[ 0.  1.]  [ 2.  3.]] >>> b = np.array([0, 0, 1], int) >>> print b [0 0 1] # axis 인수 사용 가능 >>> a.take(b, axis=0) array([[ 0.,  1.],        [ 0.,  1.],        [ 2.,  3.]]) >>> a.take(b, axis=1) array([[ 0.,  0.,  1.],        [ 2.,  2.,  3.]]) >>>

put() - take() 와 반대되는 기능 수행

>>> a = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5], float) >>> b = np.array([9, 8, 7], float) >>> print a [ 0.  1.  2.  3.  4.  5.] >>> print b [ 9.  8.  7.] # 배열 a의 0번째, 3번째 원소의 값을 배열 b 의 값으로 대체 # 대체되는 값의 순서는 배열 b의 순서대로 >>> a.put([0,3], b) >>> a array([ 9.,  1.,  2.,  8.,  4.,  5.]) >>> a.put([1,5], b) >>> a array([ 9.,  9.,  2.,  8.,  4.,  8.]) >>> a.put([0,3,4], b) >>> a array([ 9.,  9.,  2.,  8.,  7.,  8.]) >>> a.put([0,3,4,5], b) >>> a array([ 9.,  9.,  2.,  8.,  7.,  9.]) >>>