이번 포스팅에서는 Python NumPy 배열을 여러개의 하위 배열로 분할하는 방법을 소개하겠습니다. 


  • 한 개의 배열을 수평 축(열 방향, column-wise)으로 여러 개의 하위 배열로 분할하기
    - np.hsplit(x, 3), np.hsplit(x, (2, 4))
    - np.split(x, 3, axis=1), np.split(x, (2, 4), axis=1)
  • 한 개의 배열을 수직 축( 방향, row-wise)으로 여러 개의 하위 배열로 분할하기
    - np.vsplit(x, 3), np.vsplit(x, (1, 2))
    - np.split(x, 3, axis=0), np.split(x, (1, 2), axis=0)


[ Python NumPy 배열 분할하기 ]




간단한 예를 들어서 설명하겠습니다. 


 (1) 한 개의 배열을 수평 축(열 방향, column-wise)으로 여러 개의 하위 배열로 분할하기



In [1]: import numpy as np


In [2]: x = np.arange(18).reshape(3, 6)


In [3]: x

Out[3]:

array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5],

        [ 6, 7, 8, 9, 10, 11],

        [12, 13, 14, 15, 16, 17]])



아래의 4가지 함수 모두 동일한 결과를 반환합니다. 

  • np.hsplit(x, 3) : x 배열을 수평 축(열 방향, column-wise)으로 3개의 배열로 분할
  • np.hsplit(x, (2, 4)) : x 배열을 수평 축(열 방향, colomn-wise)의 x[:,0:2], x[:,2:4], x[:,4:6] 위치의 원소를 가지는 3개의 배열로 분할

 np.hsplit(x, 3)

np.hsplit(x, (2, 4)) 


 In [4]: np.hsplit(x, 3)

Out[4]:

[array([[ 0, 1],

         [ 6, 7],

         [12, 13]]), 

 array([[ 2, 3],

         [ 8, 9],

         [14, 15]]), 

 array([[ 4, 5],

         [10, 11],

         [16, 17]])]


 In [5]: np.hsplit(x, (2, 4))

Out[5]:

[array([[ 0, 1],

         [ 6, 7],

         [12, 13]]), 

 array([[ 2, 3],

         [ 8, 9],

         [14, 15]]), 

 array([[ 4, 5],

         [10, 11],

         [16, 17]])]


  • np.split(x, 3, axis=1) = np.hsplit(x, 3) 와 동일
  • np.split(x, (2, 4), axis=1) = np.hsplit(x, (2, 4)) 와 동일

np.split(x, 3, axis=1)

np.split(x, (2, 4), axis=1)

 

In [6]: np.split(x, 3, axis=1)

Out[6]:

[array([[ 0, 1],

         [ 6, 7],

         [12, 13]]), 

 array([[ 2, 3],

         [ 8, 9],

         [14, 15]]), 

 array([[ 4, 5],

         [10, 11],

         [16, 17]])]


 

In [7]: np.split(x, (2, 4), axis=1)

Out[7]:

[array([[ 0, 1],

         [ 6, 7],

         [12, 13]]), 

 array([[ 2, 3],

         [ 8, 9],

         [14, 15]]), 

 array([[ 4, 5],

         [10, 11],

         [16, 17]])]




아래 처럼 하나의 배열을 3개로 분할했을 때, 각 하위 배열을 x1, x2, x3 에 할당할 수 있습니다. 


In [8]: x1, x2, x3 = np.hsplit(x, 3)


In [9]: x1

Out[9]:

array([[ 0, 1],

        [ 6, 7],

        [12, 13]])


In [10]: x2

Out[10]:

array([[ 2, 3],

        [ 8, 9],

        [14, 15]])


In [11]: x3

Out[11]:

array([[ 4, 5],

        [10, 11],

        [16, 17]])

 




(2) 한 개의 배열을 수직 축( 방향, row-wise)으로 여러 개의 하위 배열로 분할하기


 

In [2]: x = np.arange(18).reshape(3, 6)


In [3]: x

Out[3]:

array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5],

        [ 6, 7, 8, 9, 10, 11],

        [12, 13, 14, 15, 16, 17]])



  • np.vsplit(x, 3) : x배열을 수직 축 (행 방향, row-wise) 으로 3개의 하위 배열로 분할하기
  • np.vsplit(x, (1, 2)) : x배열을 수직 축 (행 방향, row-wise) 기준으로 x[0:1, :], x[1:2, :], x[2:3, :] 위치의 원소를 가지는 3개의 하위 배열로 분할하기

np.vsplit(x, 3

np.vsplit(x, (1, 2))

 

In [12]: np.vsplit(x, 3)

Out[12]:

[array([[0, 1, 2, 3, 4, 5]]),

 array([[ 6, 7, 8, 9, 10, 11]]),

 array([[12, 13, 14, 15, 16, 17]])]



 In [13]: np.vsplit(x, (1, 2))

Out[13]:

[array([[0, 1, 2, 3, 4, 5]]),

 array([[ 6, 7, 8, 9, 10, 11]]),

 array([[12, 13, 14, 15, 16, 17]])]



  • np.split(x, 3, axis=0) = np.vsplit(x, 3) 과 동일
  • np.split(x, (1, 2), axis=0) = np.vsplit(x, (1, 2)) 와 동일

np.split(x, 3, axis=0)

np.split(x, (1, 2), axis=0) 

 

In [14]: np.split(x, 3, axis=0)

Out[14]:

[array([[0, 1, 2, 3, 4, 5]]),

 array([[ 6, 7, 8, 9, 10, 11]]),

 array([[12, 13, 14, 15, 16, 17]])]


 

In [15]: np.split(x, (1, 2), axis=0)

Out[15]:

[array([[0, 1, 2, 3, 4, 5]]),

 array([[ 6, 7, 8, 9, 10, 11]]),

 array([[12, 13, 14, 15, 16, 17]])]




저는 np.hsplit()과 np.vsplit() 이 행과 열 중에서 어디를 기준으로 분할이 되는 건지 자꾸 헷갈리네요. 직관적인 코드 가독성면에서는 np.split(x, n, axis=0), np.split(x, n, axis=1) 처럼 axis = 0 or 1 로 표기해주는 방식이 저한테는 더 이해하기가 쉽네요. 


많은 도움이 되었기를 바랍니다. 


Posted by R Friend R_Friend