numpy - boolean indexing(넘파이 불리언 색인)

안녕하세요 jay입니다.

지난 시간에는 numpy의 기본을 다루었습니다.

링크 : https://classicismist.blogspot.com/2018/10/numpy.html

이번 시간은 numpy의 boolean indexing에 대해 알아보겠습니다

Boolean indexing으로 array slicing

array를 하나 생성한 뒤,

boolean type을 이용하여 array를 slicing해보겠습니다.

import numpy as np

# 0~11 값을 얻고 이를 3x4 모양의 배열로 재구성한다
data = np.arange(12).reshape(3,4)
print(data)

#[[ 0  1  2  3]
# [ 4  5  6  7]
# [ 8  9 10 11]]

name = np.array(['kim', 'lee', 'park', 'kim']) # array 생성
print(name == 'kim') # [True False False  True]

# 배열 data에서 첫번째, 네번째 열만 얻는 방법
print(data[:, name == 'kim'])

#[[ 0  3]
# [ 4  7]
# [ 8 11]]

# 배열 data에서 'kim'(0번째, 3번째) 또는 'lee'(1번째)의 위치의 행만 얻는 방법
print(data[:, (name == 'kim') | (name == 'lee')]) # (전체 행 선택, 0번째 3번째 혹은 1번째 열 선택)

# [[ 0  1  3]
#  [ 4  5  7]
#  [ 8  9 11]]