4.8.1 배열 색인 (Fancy Indexing)

배열 색인(Fancy Indexing) 작전: 다중 타겟 동시 저격

연속된 범위(:)를 잘라내는 기본 슬라이싱과 달리,

원하는 위치(인덱스)의 번호들만 리스트나 배열 형태로 콕콕 집어 전달하여 새로운 배열을 조립해 내는 매우 강력한 문법입니다.

스나이퍼가 좌표 여러 개를 동시에 하달받아, 여러 위치의 타겟을 한 번에 뽑아내는 것과 같습니다.

[1단계] 기지국 셋업: 1차원 배열 생성

타겟이 될 0부터 9까지의 1차원 배열 기지국을 설치합니다.

import numpy as np

x = np.arange(10)
print("베이스 1차원 배열 x:\n", x)

실행 결과:

베이스 1차원 배열 x:
 [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

(참고) 기본적인 단일 요소 추출(x[1])이나 연속 범위 슬라이싱(x[:5])은 이전 장에서 배운 것과 똑같이 작동합니다.

[2단계] 리스트(List)를 이용한 다중 추출

리스트 형태인 [2, 3, 5, 8]를 대괄호 안에 한번 더 씌워 x[[2, 3, 5, 8]] 구조로 넘겨주면, 해당 인덱스들의 값만 모아서 새로운 ndarray를 돌려줍니다.

# 단일 타겟을 리스트에 담아 던지기 (반환 타입도 ndarray가 됨)
print("x[[2]] 단일 배열 반환:", x[[2]])

# 2, 3, 5, 8번 첨자를 동시에 타격
print("x[[2, 3, 5, 8]] 다중 추출:", x[[2, 3, 5, 8]])

실행 결과:

x[[2]] 단일 배열 반환: [2]
x[[2, 3, 5, 8]] 다중 추출: [2 3 5 8]

주의: 반환되는 데이터는 원본의 뷰(View)가 아닌 완전히 새로운 복사본(Copy) 배열입니다!

[3단계] Numpy 배열(ndarray)을 이용한 다중 타격

파이썬 기본 리스트([]) 대신 Numpy 자체의 np.array를 인덱스로 집어넣어 다중 타격을 할 수도 있습니다.

특히 역순(-1, -2 …) 기반의 음수 인덱스도 완벽하게 지원하며, 전달해 준 배열의 순서 그대로 결과를 조립합니다.

-4 인덱스는 배열 끝에서 4번째, 즉 (길이 10 - 4 =) 6번 인덱스를 가리킵니다.

# 5번, 3번, 뒤에서 4번째(-4), 8번 타겟을 Numpy 배열 형태로 전달
target_idx = np.array([5, 3, -4, 8])

print("x[np.array([5, 3, -4, 8])] 결과:", x[target_idx])

실행 결과:

x[np.array([5, 3, -4, 8])] 결과: [5 3 6 8]

[주의사항] 범위를 벗어나는 타겟 (IndexError)

배열 색인(Fancy Indexing)은 강력하지만, 원본 배열에 존재하지 않는 인덱스 번호를 저격하려 하면 그 즉시 프로그램이 터집니다.

try:
    # 10번 인덱스 위치는 존재하지 않음 (최대 9번까지)
    error_target = np.array([10])
    print(x[error_target])
except IndexError as e:
    print("❌ 에러 발생 (IndexError):", e)

실행 결과:

❌ 에러 발생 (IndexError): index 10 is out of bounds for axis 0 with size 10

꿀팁: 데이터 범위가 확실치 않을 때는 추출 전에 항상 x.size나 통계값으로 타겟 인덱스가 안전한 구간 내에 있는지 검증해야 지뢰를 피할 수 있습니다.