[Python] numpy 배열을 여러개의 하위 배열로 분할하기 (split an array into sub-arrays)

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(행 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(행 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.