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  1. 2019.02.21 [Python Numpy] 배열에서 0보다 작은 수를 0으로 변환하는 방법

이번 포스팅에서는 배열(array)에서 0보다 작은 수는 0으로 변환하고 나머지는 그대로 두는 여러가지 방법을 소개하겠습니다. 


1. List Comprehension with for loop

2. Indexing

3. np.where(condition[, x, y])

4. np.clip(a, a_min, a_max, out=None)





  1. List Comprehension: [0 if i < 0 else i for i in a]


아래처럼 for loop 을 써서 list comprehension 방법을 사용하면 특정 라이브러리의 함수를 사용하지 않아도 0보다 작은 수는 0으로 변환할 수 있습니다. 하지만, for loop 을 돌기 때문에 배열(array)가 커지면 성능이 문제될 수 있습니다.  원래의 배열 a는 그대로 있습니다. 



>>> import numpy as np

>>> a = np.arange(-5, 5)

>>> a

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

>>> [0 if i < 0 else i for i in a]

[0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 3, 4]

>>> a

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





  2. Indexing: a[a < 0] = 0


아래처럼 indexing을 사용해서 a[a < 0] = 0 처럼 0보다 작은 값이 위치한 곳에 0을 직접 할당할 수 있습니다. 이렇게 하면 원래의 배열 a가 변경됩니다. 



>>> a = np.arange(-5, 5)

>>> a

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

>>> a[a < 0] = 0

>>> a

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

 




  3. np.where() : np.where(a < 0, 0, a)


np.where(조건, True일 때 값, False일 때 값) 를 사용하면 편리하게 0보다 작은 조건의 위치에 0을 할당할 수 있습니다. 벡터 연산을 하므로 for loop이 돌지 않아서 속도가 매우 빠릅니다. 원래의 배열 a는 변경되지 않고 그대로 있습니다. 



>>> a = np.arange(-5, 5)

>>> a

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

>>> np.where(a < 0, 0, a)

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

>>> a

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

 



만약 0보다 작은 수는 0으로 변환, 2보다 큰 수는 2로 변환하고 싶다면 아래처럼 np.where() 안에 np.where()를 한번 더 넣어서 써주면 되는데요, 코드가 좀 복잡해보입니다. 



>>> a = np.arange(-5, 5)

>>> a

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

>>>

>>> np.where(a < 0, 0, np.where(a > 2, 2, a))

array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 2, 2])

 




  4. np.clip() : np.clip(a, 0, 4, out=a)


np.clip(배열, 최소값 기준, 최대값 기준) 을 사용하면 최소값과 최대값 조건으로 값을 기준으로 해서, 이 범위 기준을 벗어나는 값에 대해서는 일괄적으로 최소값, 최대값으로 대치해줄 때 매우 편리합니다. 최소값 부분을 0으로 해주었으므로 0보다 작은 값은 모두 0으로 대치되었습니다. 이때 원래의 배열 a는 그대로 있습니다. 



>>> a = np.arange(-5, 5)

>>> a

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

>>> np.clip(a, 0, 4)

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

>>> a

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

 



np.clip(배열, 최소값 기준, 최대값 기준, out 배열)을 사용해서 out = a 를 추가로 설정해주면 반환되는 값을 배열 a에 저장할 수 있습니다. 배열 a의 0보다 작았던 부분이 모두 0으로 대치되어 a가 변경되었음을 확인할 수 있습니다. 



>>> np.clip(a, 0, 4, out=a)

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

>>> a

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

 



최소값 기준만 적용해서 간단하게 '0'보다 작은 수는 모두 0으로 바꾸는 것은 a.clip(0) 처럼 메소드를 사용해도 됩니다. 



>>> a = np.arange(-5, 5)

>>> a

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

>>> a.clip(0)

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

 



많은 도움이 되었기를 바랍니다. 


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Posted by R Friend R_Friend