넘파이 numpy (3) - 행렬 정렬, 내적, 전치

 

 

 

 

 

 

행렬의 정렬 - sort()와 argsort()

 

• sort는 원 행렬은 그대로 유지, 원 행렬의 정렬된 행렬을 반환

• argsort는 원 핼영 자체를 정렬한 형태로 변환, 반환값은 None

 

 

In [1]:

import numpy as np

org_array = np.array([3, 1, 9, 5])
print('원본 행렬:', org_array)

#sort로 정렬
sort_array1 = np.sort(org_array)
print('np.sort() 호출 후 반환된 정렬 행렬:', sort_array1)
print('np.sort() 호출 후 원본 행렬:', org_array)

#ndarray.sort로 정렬
sort_array2 = org_array.sort()
print('org_array.sort() 호출 후 반환된 행렬:', sort_array2)
print('org_array.sort() 호출 후 원본 행렬:', org_array)

 

 

원본 행렬: [3 1 9 5]
np.sort() 호출 후 반환된 정렬 행렬: [1 3 5 9]
np.sort() 호출 후 원본 행렬: [3 1 9 5]
org_array.sort() 호출 후 반환된 행렬: None
org_array.sort() 호출 후 원본 행렬: [1 3 5 9]

 

 

• 내림차순 정렬은 np.sort()[::-1]와 같이 적용

 

In [2]:

sort_array1_desc = np.sort(org_array)[::-1]
print('내림차순으로 정렬:', sort_array1_desc)

 

 

내림차순으로 정렬: [9 5 3 1]

 

 

 

In [3]:

#행렬이 2차원 이상일 경우, axis축 값 설정 변경

array2d = np.array([[8, 12],
                  [7, 1]])
sort_array2d_axis0 = np.sort(array2d, axis=0)
print('로우 방향으로 정렬: \n', sort_array2d_axis0)

sort_array2d_axis1 = np.sort(array2d, axis=1)
print('칼럼 방향으로 정렬: \n', sort_array2d_axis1)

 

 

로우 방향으로 정렬: 
 [[ 7  1]
 [ 8 12]]
칼럼 방향으로 정렬: 
 [[ 8 12]
 [ 1  7]]

 

 

 

• np.argsort()으로 정렬된 행렬의 인덱스를 반환하기

 

In [5]:

org_array = np.array([3, 1, 9, 5])
sort_indices = np.argsort(org_array)
print(type(sort_indices))
print('행렬 정렬 시 원본 행렬의 인덱스:', sort_indices)

 

 

<class 'numpy.ndarray'>
행렬 정렬 시 원본 행렬의 인덱스: [1 0 3 2]

 

 

 

In [6]:

#내림차순으로 정렬 시 원본 행렬의 인덱스도 [::-1]적용
org_array = np.array([3, 1, 9, 5])
sort_indices_desc = np.argsort(org_array)[::-1]
print('행렬 내림차순 정렬 시 원본 행렬의 인덱스:', sort_indices_desc)

 

 

행렬 내림차순 정렬 시 원본 행렬의 인덱스: [2 3 0 1]

 

 

 

In [7]:

name_array = np.array(['John', 'Mike', 'Sarah', 'Kate', 'Samuel'])
score_array = np.array([78, 95, 84, 98, 88])

sort_indices_asc = np.argsort(score_array)
print('성적 오름차순 정렬 시 score_array의 인덱스:', sort_indices_asc)
print('성적 오름차순으로 name_array의 이름 출력:', name_array[sort_indices_asc])
                              

 

 

성적 오름차순 정렬 시 score_array의 인덱스: [0 2 4 1 3]
성적 오름차순으로 name_array의 이름 출력: ['John' 'Sarah' 'Samuel' 'Mike' 'Kate']

 

 

 

 

선형대수 연산 - 행렬 내적과 전치 행렬 구하기

• 행렬 내적(행렬 곱), np.dot()으로 계산

 

In [8]:

A = np.array([[1, 2, 3],
             [4, 5, 6]])
B = np.array( [[7, 8],
              [9, 10],
              [11, 12]])
dot_product = np.dot(A, B)
print('행렬 내적 결과: \n', dot_product)

 

 

행렬 내적 결과: 
 [[ 58  64]
 [139 154]]

 

 

• 전치 행렬, transpose()로 구함

 

In [9]:

A = np.array([[1, 2],
             [3, 4]])
transpose_mat = np.transpose(A)
print('A의 전치 행렬: \n', transpose_mat)

 

 

A의 전치 행렬: 
 [[1 3]
 [2 4]]