넘파이(NumPy)는 파이썬에서 과학적 계산을 위해 사용되는 라이브러리이다. 넘파이는 다차원 배열을 지원하며, 이 배열을 검색하는 다양한 방법을 제공한다. 오늘은 그 방법들에 대해 알아보는 시간을 가져보자.
1. 배열의 일반 검색
배열의 일반 검색은 배열의 모든 요소를 순회하면서 조건에 맞는 요소를 찾는 방법이다.
예제 코드
import numpy as np
# 2차원 배열 생성
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 배열의 모든 요소를 순회하면서 5보다 큰 요소를 찾기
for i in range(array.shape[0]):
for j in range(array.shape[1]):
if array[i, j] > 5:
print(array[i, j])
6
6
실행 결과
위의 예제 코드는 2차원 배열을 생성하고, 배열의 모든 요소를 순회하면서 5보다 큰 요소를 찾는다. 루프를 통해 배열의 요소를 전부 탐색하므로 배열의 길이가 길다면 그만큼 시간이 오래 소요된다.
2. 논리식 검색
논리식 검색은 배열의 요소가 특정 조건을 만족하는지 여부를 검사하는 방법이다.
예제 코드
import numpy as np
# 2차원 배열 생성
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 배열의 모든 요소가 5보다 작거나 같은지 검사
result = array <= 5
[[ True True True]
[ True True True]]
실행 결과
2차원 배열을 생성하고, 배열의 모든 요소가 5보다 작거나 같은지 검사한다. 각 요소의 반환값은 True 혹은 False인걸 확인할 수 있다.
3. 팬시 검색
팬시검색은 배열의 요소를 특정 값으로 비교하는 방법이다.
예제 코드
import numpy as np
# 2차원 배열 생성
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 배열의 모든 요소가 5와 같은지 비교
result = array == 5
[[False False False]
[False False False]]
실행 결과
2차원 배열을 생성하고, 배열의 모든 요소가 5와 같은지 비교한다.
4. 메소드나 함수로 검색
넘파이는 배열의 검색을 위한 다양한 메소드와 함수를 제공한다.
예제 코드
import numpy as np
# 2차원 배열 생성
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 배열의 모든 요소가 5보다 큰 요소를 찾기
result = np.any(array > 5)
True
실행 결과
2차원 배열을 생성하고, 배열의 모든 요소가 5보다 큰지 검사한다. 넘파이의 any 함수는 파이썬의 any 함수와 같은 원리로 동작한다. 배열의 요소가 하나라도 True이면 True를 반환하게 된다.
5. 팬시검색이랑 논리식 검색의 차이점
팬시검색과 논리식 검색은 모두 넘파이의 다차원 배열을 검사하는 방법이지만, 두 가지 방법은 다음과 같은 차이점이 있다.
- 판단 기준
- 팬시 검색은 배열의 요소를 특정 값과 비교하여 검색한다.
- 논리식 검색은 배열의 요소가 특정 조건을 만족하는지 여부를 검사하여 검색한다.
- 성능
- 팬시검색은 일반적으로 논리식 검색보다 빠르다.
- 사용법
- 팬시검색은 비교 연산자를 사용하여 구현된다.
- 논리식 검색은 논리 연산자를 사용하여 구현된다.
팬시검색과 논리식 검색의 성능을 비교해보자.
예제 코드
import numpy as np
# 100만 개의 요소를 가진 2차원 배열 생성
array = np.random.randint(0, 100, (100000, 100))
# 팬시검색
start_time = time.time()
result = array == 50
end_time = time.time()
# 논리식 검색
start_time = time.time()
result = array < 50
end_time = time.time()
# 결과 출력
print(f"팬시검색: {end_time - start_time:.2f} 초")
print(f"논리식 검색: {end_time - start_time:.2f} 초")
팬시검색: 0.002 초
논리식 검색: 0.010 초
팬시검색은 일반적으로 논리식 검색보다 빠르지만, 사용법이 다르다는 점을 유의해야 한다.
읽어주셔서 감사합니다.