[NumPy] 배열 분할하기: np.split() 함수 사용 및 설명

소개

  np.split(array, indices_or_sections, axis)는 NumPy 배열을 여러 조각으로 분할하는 함수로, 배열을 지정한 기준에 따라 나눕니다. 배열을 고정된 개수의 부분으로 나누거나, 특정 인덱스를 기준으로 분할할 수 있습니다. 이 함수는 데이터를 여러 부분으로 나누어 처리할 때 유용하며, 데이터 전처리, 배치 처리, 샘플링 등에 자주 사용됩니다.

 

기본 사용법

import numpy as np

# 1차원 배열을 세 부분으로 분할
array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
split_array = np.split(array, 3)

# 2차원 배열을 행을 기준으로 분할
array2d = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])
split_array2d = np.split(array2d, 2)

print("1D 배열 분할:\n", split_array)
print("2D 배열 분할:\n", split_array2d)

상세 설명

• array: 분할할 원본 배열입니다.
  
  • 예시: np.split(array, 3)는 1차원 배열을 세 부분으로 분할합니다.
• indices_or_sections: 배열을 분할할 기준을 지정합니다. 배열을 일정한 크기로 나누거나, 특정 인덱스를 기준으로 나눌 수 있습니다.
  
  • 예시: np.split(array, 3)은 배열을 3개의 동일한 크기로 분할합니다.
  • 예시: np.split(array, [2, 4])는 인덱스 2와 4에서 배열을 나누어, 첫 번째 부분은 0에서 1까지, 두 번째 부분은 2에서 3까지, 마지막 부분은 4 이후를 나눕니다.
• axis (선택사항): 배열을 분할할 축을 지정합니다. 기본값은 0으로, 첫 번째 축을 기준으로 분할됩니다.
  
  • 예시: np.split(array2d, 2, axis=0)는 행을 기준으로 배열을 두 부분으로 나눕니다.
• 활용
  
  • 데이터 전처리 및 배치 처리: np.split()는 큰 배열을 여러 부분으로 나누어 처리할 때 유용합니다. 데이터셋을 분할하여 훈련용, 검증용, 테스트용으로 나누는 작업에도 사용됩니다.
  • 다차원 배열 분할: 다차원 배열을 특정 축을 기준으로 쉽게 분할할 수 있어 이미지 처리, 데이터 분석, 과학적 계산에서 자주 활용됩니다.

 

라이센스

  NumPy는 BSD-3-Clause 라이센스를 따릅니다. 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있으며 상업적 목적으로도 사용할 수 있습니다. 라이센스와 저작권 정보는 NumPy의 공식 GitHub 리포지토리에서 확인할 수 있습니다.

 

관련 내용

  [NumPy] 배열 수평으로 쌓기: np.hstack() 사용 및 설명

  [NumPy] 배열 수직으로 쌓기: np.vstack() 사용 및 설명

  [NumPy] 배열 차원 추가하며 결합하기: np.stack() 사용 및 설명

  [NumPy] 배열 분할하기: np.split() 함수 사용 및 설명

  [NumPy] 배열 이어 붙이기: np.concatenate() 사용 및 설명

  [NumPy] 배열 전치 및 축 변환: np.transpose() 사용 및 설명

  [NumPy] 배열 형태 변경: np.reshape() 사용 및 설명

  [NumPy] 구간을 일정 간격으로 나누기: np.linspace() 사용 및 설명

  [NumPy] 숫자 배열 생성하기: np.arange() 사용 및 설명

  [NumPy] 빈 배열 생성하기: np.empty() 사용 및 설명

  [NumPy] 1로 초기화된 배열 생성: np.ones() 사용 및 설명

  [NumPy] 0으로 초기화된 배열 생성: np.zeros() 사용 및 설명

  [NumPy] 배열 생성: np.array() 사용 및 설명