[numpy] PY - NumPy Joining Array (배열 결합) ★

목차

1. 배열 결합 정의
2. concatenate() 함수 - row (행) 따라 연결 결합
3. stack() 함수 - 새로운 row(행) 따라 쌓기 결합
4. hstack() 함수 - row(행) 따라 쌓기 결합
5. vstack() 함수 - column (열) 따라 쌓기 결합
6. dstack() 함수 - 높이(깊이) 따라 쌓기 결합

배열 결합 정의

 

결합 : 두 개 이상의 배열 내용을 단일 배열에 넣는 것 의미.

SQL : key(키) 기반해 테이블 결합. 

NumPy : axis(축) 기반해 배열 결합.

※ axis = 0 : 가로축 기준 결합. (명시적으로 전달 안 된 경우.)

※ axis = 1 : 세로축 기준 결합.

 

※ 아래 함수 경우, axis 명시하면 에러 발생.

(예) hstack(), vstack(), dstack() 함수

 

함수에 따라 다양한 기준으로 결합.

(예) row(행), column(열), depth(깊이) 등.

 

concatenate() 함수 - row (행) 따라 연결 결합

 

concatenate(arr1, arr2,...) 함수 이용.

※ 결합할 배열을 매개변수로 전달.

※ axis (축) 값 명시 안 한 경우, 0 (= 가로축) 간주.

 

---

[1차원 배열 결합] axis = 0 (가로축) 기준 결합.

 

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])

arr2 = np.array([4, 5, 6])

arr = np.concatenate((arr1, arr2))

print(arr)

 

결과값: [1 2 3 4 5 6]

---

[1차원 배열 결합] axis=1 (세로축) 기준 결합 시, 에러 발생.

 

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])

arr2 = np.array([4, 5, 6])

arr = np.concatenate((arr1, arr2), axis=1)

print(arr)

 

결과값: 

numpy.AxisError: axis 1 is out of bounds for array of dimension 1 

---

[2차원 배열 결합] axis=0 (가로축) 기준 결합.

 

import numpy as np

arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])

arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

arr = np.concatenate((arr1, arr2), axis=0)

print(arr)

 

결과값:

[[1 2]

 [3 4]

 [5 6]

 [7 8]]

---

[2차원 배열 결합] axis=1 (세로축) 기준 결합.

 

import numpy as np

arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])

arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

arr = np.concatenate((arr1, arr2), axis=1)

print(arr)

 

결과값:

[[1 2 5 6]

 [3 4 7 8]]

stack() 함수 - 새로운 row(행) 따라 쌓기 결합

 

concatenate()와 유사하나, 유일한 차이점은 새 축을 따라 결합.

stacking 의미 : 두 번째 축을 따라 두 개의 1-D 배열을 연결해, 하나를 다른 하나 위에 놓는 걸 말함.

stack(arr1, arr2, ...)  

※ 결합할 배열을 매개변수로 전달.

※ axis (축) 값 명시 안 한 경우, 0 (= 가로축) 간주.

 

---

[1차원 배열 결합] axis=0 (가로축) 기준.

 

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])

arr2 = np.array([4, 5, 6])

arr = np.stack((arr1, arr2), axis=0)

print(arr)

 

결과값:

[[1 2 3]

 [4 5 6]]

---

[1차원 배열 결합] axis=1 (세로축) 기준

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])

arr2 = np.array([4, 5, 6])

arr = np.stack((arr1, arr2), axis=1)

print(arr)

 

결과값:

[[1 4]

 [2 5]

 [3 6]]

---

[2차원 배열 결합] axis=0 (가로축) 기준 결합.

 

import numpy as np

arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])

arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

arr = np.stack((arr1, arr2), axis=0)

print(arr)

 

결과값: 

[[[1 2]

  [3 4]]

 [[5 6]

  [7 8]]]

---

[2차원 배열 결합] axis=1 (세로축) 기준 결합.

 

import numpy as np

arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])

arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

arr = np.stack((arr1, arr2), axis=1)

print(arr)

 

결과값: 

[[[1 2]

  [5 6]]

 [[3 4]

  [7 8]]]

hstack() 함수 - row(행) 따라 쌓기 결합

 

axis 지정 시 에러 발생.

 

---

[1차원 배열 결합] 

 

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])

arr2 = np.array([4, 5, 6])

arr = np.hstack((arr1, arr2))

print(arr)

 

결과값: [1 2 3 4 5 6]

---

[2차원 배열 결합]

 

import numpy as np

arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])

arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

arr = np.hstack((arr1, arr2))

print(arr)

 

결과값:

[[1 2 5 6]

 [3 4 7 8]] 

vstack() 함수 - column (열) 따라 쌓기 결합

 

axis 지정 시 에러 발생.

 

---

[1차원 배열 결합] 

 

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])

arr2 = np.array([4, 5, 6])

arr = np.vstack((arr1, arr2))

print(arr)

 

결과값: 

[[1 2 3]

 [4 5 6]]

---

[2차원 배열 결합]

 

import numpy as np

arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])

arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

arr = np.vstack((arr1, arr2))

print(arr)

 

결과값: 

[[1 2]

 [3 4]

 [5 6]

 [7 8]]

dstack() 함수 - 높이(깊이) 따라 쌓기 결합

 

axis 지정 시, 에러 발생.

 

---

[1차원 배열 결합]

 

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])

arr2 = np.array([4, 5, 6])

arr = np.dstack((arr1, arr2))

print(arr)

 

결과값:

[[[1 4]

  [2 5]

  [3 6]]]

---

[2차원 배열 결합]

 

import numpy as np

arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])

arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

arr = np.dstack((arr1, arr2))

print(arr)

 

결과값:

[[[1 5]

  [2 6]]

 [[3 7]

  [4 8]]]