목록이나 부울 배열을 사용하여 NumPy에서 행당 특정 열을 효율적으로 선택하는 방법은 무엇입니까?

목록 또는 부울 배열을 사용하여 NumPy에서 행당 특정 열을 효율적으로 선택하기

NumPy는 다차원 배열을 조작하기 위한 광범위한 기능을 제공합니다. 그러나 각 행의 인덱스 목록을 기반으로 특정 열을 선택하는 것은 어려울 수 있으며 효율적인 솔루션이 필요할 수 있습니다.

이 문제를 해결하는 한 가지 접근 방식은 부울 배열을 활용하는 것입니다. 부울 배열의 각 열은 특정 행에 대해 원하는 선택을 나타낼 수 있습니다. 부울 배열을 통한 직접 선택을 사용하면 특정 열을 효율적으로 추출할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

<code class="python">import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([[False, True, False], [True, False, False], [False, False, True]])
a[b]
# Output: [2, 4, 9]</code>

또는 열 범위를 나타내는 배열을 만들고 직접 선택을 사용할 수도 있습니다. 그러나 이 접근 방식이 항상 최적인 것은 아닙니다.

<code class="python">a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
a[np.arange(len(a)), [1, 0, 2]]
# Output: [2, 4, 9]</code>

이러한 방법을 활용하면 선택 기준이 목록으로 제공되는지 여부에 관계없이 NumPy 배열에서 행당 특정 열을 효율적으로 선택하는 것이 가능합니다. 인덱스 또는 부울 배열.

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