Numpy 사용법 정리(4)

1. 배열을 거꾸로 만드는 방법

Numpy에서 제공하는 함수인 np.flip()을 사용하면 배열을 역순으로 정리할 수 있다. 

아래 예제 코드를 통해 알아보자. 

 

☞ np.flip() 예제 코드

import numpy as np
test = np.array( [1, 2, 3, 4, 5] )    # 'test' 라는 배열을 정의
r_test = np.flip(test)      # 'r_test' 라는 배열을 정의, 'test'라는 배열이 역순으로 된 배열

 

☞ np.flip() 예제 코드 출력 결과

[1 2 3 4 5]
[5 4 3 2 1]

 

np.flip()은 2차원 배열에서도 적용 가능하다. 

아래 예제 코드를 통해서 알아보자. 

 

☞ np.flip() 2차원 배열 예제 코드 (행, 열 역순)

import numpy as np
arr_2d = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10],[11, 12, 13, 14, 15]])
arr_2d_row = np.flip(arr_2d, axis = 0)   # 행의 순서를 뒤집는 것임.
arr_2d_col = np.flip(arr_2d, axis = 1)     # 행의 순서는 그대로 있고, 행 내에서 열의 순서만 역순으로
print(arr_2d)
print(arr_2d_row)
print(arr_2d_col)

 

☞ np.flip() 2차원 배열 예제 코드 출력 결과

# print(arr_2d) 출력 결과
[[ 1   2  3   4    5]
 [ 6   7  8   9   10]
 [11 12 13 14 15]]

# print(arr_2d_row) 출력 결과
[[11 12 13 14 15]
 [ 6   7   8   9  10]
 [ 1   2   3   4   5]]

# print(arr_2d_col) 출력 결과 
[[ 5  4   3   2   1]
 [10  9  8   7   6]
 [15 14 13 12 11]]

 

2차원 배열에서 특정 구간을 정해서 역순으로 정리하는 것도 가능하다.

아래 예제 코드를 통해 알아보자.

 

☞ np.flip() 2차원 배열 예제 코드 (특정 구간 한정)

import numpy as np
arr_2d = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10],[11, 12, 13, 14, 15]])
print(arr_2d)
arr_2d[1] = np.flip(arr_2d[1])  # 1번 행에 대해서만 역순으로 정렬
print(arr_2d)

arr_2d_2 = np.array([[1,11,111,1111],[2,22,222,2222],[3,33,333,3333]])
print(arr_2d_2)
arr_2d_2[:,1:3] = np.flip(arr_2d_2[:,1:3], axis=1) 
# arr_2d_2에서 1번부터 2번 열에 대해서만 역순으로 정의 
# 'axis = 0'으로 바꿔서 실행했을때 코드도 살펴보자!
print(arr_2d_2)

 

☞ np.flip() 2차원 배열 예제 코드 출력 결과

# print(arr_2d)
[[ 1   2   3   4    5]
 [ 6   7   8   9  10]
 [11 12  13 14 15]]

# 1번 행에 역순으로 정렬된 이후 arr_2d
[[ 1   2   3  4   5]
 [10  9   8  7   6]
 [11 12 13 14 15]]

# print(arr_2d_2)
[[ 1 11    111   1111]
 [ 2 22 222 2222]
 [ 3 33 333 3333]]

# 1~2번 열에 대해서 역순으로 정렬 된 이후 
[[ 1  111  11   1111]
 [ 2 222 22 2222]
 [ 3 333 33 3333]]