NumPy 배열 인덱싱

배열 요소에 접근

배열 인덱스는 배열 요소에 접근하는 것과 동일합니다.
또한 인덱스 번호를 통해 배열 요소에 접근할 수 있습니다.
NumPy 배열의 인덱스는 0에서 시작되며, 이는 첫 번째 요소의 인덱스가 0이고 두 번째 요소의 인덱스가 1그리고 이렇게 계속 합니다.

먼저 일차원 배열의 인덱싱 연산을 보겠습니다:

>>> import numpy as np
>>> arr = np.array([1,　2,　3,　4])
>>> print(arr[0]) # 배열 첫 번째 요소를 출력합니다
1
>>> print(arr[1]) # 배열 두 번째 요소를 출력합니다
2
>>> print(arr[2].　+　arr[3]) # 배열의 세 번째와 네 번째 요소를 더합니다
7

접근 2-D 배열

두차원 배열 내의 요소에 접근하려면, 요소의 차원과 인덱스를 구분하는 콤마로 분리된 정수를 사용할 수 있습니다.

먼저 두차원 배열의 인덱싱 연산을 보겠습니다:

>>> import numpy as np
>>> arr = np.array([1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10])
>>> print('2차원의　1st_dim: ', arr[0,　1요소를 접근합니다:
2차원의　1st_dim:　2
>>> print('5차원의　2nd_dim: ', arr[1,　4요소를 접근합니다:
5차원의　2nd_dim:　10

접근 3-D 배열

D 배열에 접근하려면 3-D 배열의 요소는, 요소의 차원과 인덱스를 나타내는 콤마로 구분된 정수를 사용하여 표현할 수 있습니다.

>>> import numpy as np
>>> arr = np.array([[[1,　2,　3], [4,　5,　6]]7,　8,　9], [10,　11,　12]])
>>> print(arr[0,　1,　2])
6

첫 번째 숫자는 첫 번째 차원을 나타내며, 두 개의 배열을 포함하고 있습니다:
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]] 그리고 [[7, 8, 9], [10, 11, 12]], 우리는 선택한 0따라서 첫 번째 배열이 남습니다:[[1, 2, 3], [4, 5, 6]].
두 번째 숫자는 두 번째 차원을 나타내며, 두 개의 배열을 포함하고 있습니다:[1, 2, 3].그리고 [4, 5, 6].우리는 선택한 1따라서 두 번째 배열이 남습니다: [4, 5, 6].
세 번째 숫자는 세 번째 차원을 나타내며, 세 가지 값을 포함하고 있습니다:4,5,6
우리는 선택한 2따라서 마지막 값이 됩니다:6

부정 인덱싱

배열의 끝에서 시작하는 부정 인덱싱을 사용합니다.

두 번째 차원의 마지막 요소를 출력하다:

>>> import numpy as np
>>> arr = np.array([1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10])
>>> print('두 번째 차원의 마지막 요소: ', arr[1,　-1])
두 번째 차원의 마지막 요소:　10