numpy에서 [:]연산
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작성한 질문수 9
안녕하세요.
1차원 리스트의 경우 shallow copy가 가능하여
a = [1, 2, 3]
b = a[:]
a[1] = 123123
print(b) # [1, 2, 3]
a를 수정해도 b가 영향받지 않는데 numpy는 영향을 받더군요.
numpy에서 slicing을 통한 shallow copy를 지원하지 않는 이유가 있을까요?
이상입니다.
답변 1
0
안녕하십니까,
슬라이싱 인덱싱에 대한 좋은 정보 감사드립니다.
넘파이의 슬라이싱 인덱스 : 를 사용하면 원본 데이터를 shallow 나 deep 하지 않고 view 개념이 적용됩니다.
따라서 슬라이싱 인덱스를 이용하여 원본 ndarray를 인덱싱하여 반환된 변수는 원본 ndarray를 그대로 투영하고 있다고 생각하시면 됩니다.
a=np.array([[0, 1, 2],[3, 4, 5]])
b = a[0:1]
print('a:',a)
print('b:',b)
a[0,0] = 100
print('a:',a)
print('b:',b)
단일값 인덱스, 팬시 인덱스, 불린 인덱스는 view 개념이 아니라 copy 개념인데 슬라이싱 인덱스 : 는 view 개념입니다.
아래는 팬시 인덱스를 테스트 한 것입니다.
a = np.arange(10)
print(a)
b = a[[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]]
print(b)
a[3] = 123123
print(b)
이러한 이유로 슬라이싱 인덱스를 사용할때는 주의가 필요합니다.
슬라이싱 인덱스에 대한 좋은 지적 감사드립니다.
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