NumPy 배열 결합

배열을 연결하는 일반적인 함수들:

축에 따라 배열을 연결하는 numpy.concatenate

연결은 두 개나 더 많은 배열의 내용을 단일 배열에 넣는 것을 의미합니다.
SQL에서는 키에 따라 테이블을 연결하지만, NumPy에서는 축에 따라 배열을 연결합니다.

numpy.concatenate 함수는 지정된 축에 따라 같은 형상의 두 개나 더 많은 배열을 연결하는 데 사용되며, 다음과 같은 형식으로 사용됩니다:

numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis)

파라미터 설명:

a1, a2, ...: 같은 타입의 배열axis: 배열을 연결하는 축을 따라, 기본적으로 0

import numpy as np
a = np.array([[1,2,3,4,5],[3,4,5,6,7]]]
print('첫 번째 배열:')
print(a)
print('\n')
b = np.array([[5,6,7,8,9],[7,8,9,10,11]]]
print('두 번째 배열:')
print(b)
print('\n')
　# 두 배열의 차원이 같습니다
print ('축 0에 따라 두 배열을 연결합니다：')
print (np.concatenate((a,b)))
print('\n')
print ('축에　1　두 배열을 연결합니다：')
print (np.concatenate((a,b),axis =　1))

출력 결과는 다음과 같습니다:

[[　5　6　7　8　9]
[　7　8　9　10　11]]
축 0에 따라 두 배열을 연결합니다：
[[　1　2　3　4　5]
[　3　4　5　6　7]
[　5　6　7　8　9]
[　7　8　9　10　11]]
축　1　두 배열을 연결합니다：
[[　1　2　3　4　5　5　6　7　8　9]
[　3　4　5　6　7　7　8　9　10　11]]

스택 함수를 사용하여 배열을 연결합니다(numpy.stack)

numpy.stack 함수는 새 축에 따라 배열 시퀀스를 연결하는 데 사용되며, 다음과 같은 형식으로 사용됩니다:

numpy.stack(arrays, axis)

파라미터 설명:

arrays와 같은 형상의 배열 시퀀스axis: 배열 내의 축을 반환하고, 그 축에 따라 배열을 스택합니다

import numpy as np
a = np.array([[1,2,3,4,5],[3,4,5,6,7]]]
print('첫 번째 배열:')
print(a)
print('\n')
b = np.array([[5,6,7,8,9],[7,8,9,10,11]]]
print('두 번째 배열:')
print(b)
print('\n')
print ('축 0에 스택된 두 배열：')
print (np.stack((a,b),0))
print('\n')
print ('축에　1　두 배열을 스택합니다：')
print (np.stack((a,b),1))

출력 결과는 다음과 같습니다:

첫 번째 배열:
[[1　2　3　4　5]
[3　4　5　6　7]]
두 번째 배열:
[[　5　6　7　8　9]
[　7　8　9　10　11]]
축 0에 두 배열을 쌓기:
[[[　1　2　3　4　5]
[　3　4　5　6　7]]
[[　5　6　7　8　9]
[　7　8　9　10　11]]]
축　1　두 배열을 쌓기:
[[[　1　2　3　4　5]
[　5　6　7　8　9]]
[[　3　4　5　6　7]
[　7　8　9　10　11]]]

행렬을 세로로 쌓기(numpy.hstack)

numpy.hstack는 numpy.stack 함수의 변형으로, 수평 쌓기를 통해 배열을 생성합니다.

import numpy as np
a = np.array([[1,2,3,4,5],[3,4,5,6,7]]]
print('첫 번째 배열:')
print(a)
print('\n')
b = np.array([[5,6,7,8,9],[7,8,9,10,11]]]
print('두 번째 배열:')
print(b)
print('\n')
print('수평 쌓기:')
c = np.hstack((a, b))
print(c)
print('\n')

출력 결과는 다음과 같습니다:

첫 번째 배열:
[[1　2　3　4　5]
　[3　4　5　6　7]]
두 번째 배열:
[[　5　6　7　8　9]
　[　7　8　9　10　11]]
수평 쌓기:
[[　1　2　3　4　5　5　6　7　8　9]
　[　3　4　5　6　7　7　8　9　10　11]]

행렬을 가로로 쌓기(numpy.vstack)

numpy.vstack는 numpy.stack 함수의 변형으로, 수직 쌓기를 통해 배열을 생성합니다.

import numpy as np
a = np.array([[1,2,3,4,5],[3,4,5,6,7]]]
print('첫 번째 배열:')
print(a)
print('\n')
b = np.array([[5,6,7,8,9],[7,8,9,10,11]]]
print('두 번째 배열:')
print(b)
print('\n')
print('수직 쌓기:')
c = np.vstack((a, b))
print(c)

출력 결과는 다음과 같습니다:

첫 번째 배열:
[[1　2　3　4　5]
　[3　4　5　6　7]]
두 번째 배열:
[[　5　6　7　8　9]
　[　7　8　9　10　11]]
수직 쌓기:
[[　1　2　3　4　5]
　[　3　4　5　6　7]
　[　5　6　7　8　9]
　[　7　8　9　10　11]]

높이로 배열을 쌓기(numpy.dstack)

NumPy는 높이와 깊이가 같은 높이로 배열을 쌓는 도움기능 dstack()을 제공합니다.

import numpy as np
a = np.array([[1,2,3,4,5],[3,4,5,6,7]]]
b = np.array([[5,6,7,8,9],[7,8,9,10,11]]]
arr = np.dstack((a, b))
print(arr)

출력 결과는 다음과 같습니다:

[[[　1　5]
　　[　2　6]
　　[　3　7]
　　[　4　8]
　　[　5　9]]
　[[　3　7]
　　[　4　8]
　　[　5　9]
　　[　6　10]
　　[　7　11]]]