numpy.r_ 연산자 사용법

포스팅 목적

넘파이 사용중 c_와 r_ 연산자를 접하게 되었다.

무슨 의미인지 무슨 기능을 가졌는지 전혀 연상도 안되고...

c_ 연산자는 r_에 기반하였다고하니 일단 r_부터 알아보자.

    * 주의할 점: 함수가 아니라 연산자! ( )가 아니라 [ ]를 쓴다.

 

numpy.r_

함수 정의

"첫번째 축을 따라서 slice object를 concatenation으로 변환한다."

 

사용법

세 가지 사용례가 있다.

첫번째, 대괄호에 comma-seperated 배열이 들어오는 경우

단순히 인자로 들어온 배열을 이어붙이면 된다.

np.r_ [ 대괄호 ] 안에 콤마 배열이 들어오면

 

두번째, 대괄호에 slice notation이 들어오는 경우

보통의 경우 np.arange(start, stop, step)으로 쓰이고,

만약 세번째 인덱스 부분에 j가 들어가면 np.linspace(start, stop, num)으로 해석된다.

 

세번째, 대괄호에 string이 들어가는 경우

인덱스 표현식 맨 처음에 스트링이 들어올 수 있다.

'r'이 들어올 경우 1xN Row를 의미하고

'c'가 들어올 경우 Nx1 Column을 의미한다.

 

네번째, 대괄호에 string integer 2개가 들어가는 경우

스트링의 첫번째 숫자는 몇번째 축을 기준으로 concatenation 할것인지를 나타내고,

두번째 숫자는 몇 차원으로 할 것인지를 나타낸다.

 

다섯 번째, 대괄호에 sring integer 3개가 들어가는 경우

위의 경우와 같이 첫번째 숫자는 축, 두번째 숫자는 minimum number of dimensions,

세번째 숫자는 지정한 차원보다 적을 경우 어떤 축을 시작으로 할지에 대한 정보다.

이해가 잘 안가지만..

나중에 이걸 이해할 수준이 되면 다시 적어보자.

np.c_의 경우 np.r_['-1,2,0', index expression]과 같다고 한다.

 

 

 

맺음말

기본적인 사용법은 생각보다 간단하다.

string integer를 표기하는 부분에 있어서는 잘 이해가 안된다.