4.6.6 column_stack()과 hstack()

[비유로 이해하기: 데이터 기둥 세워 표(Table) 완성하기] 1차원 리스트 데이터들(예: 학생들의 아이디 목록, 수학 점수 목록 등)을 바닥에 눕혀두지 않고, 마치 꼿꼿한 기둥(Column)처럼 세운 다음 서로 옆으로 나란히 본드 붙이듯 합치는 기능입니다. 실무에서 여러 스칼라 값들을 하나의 2차원 표(DataFrame 꼴)로 만들 때 가장 요긴하게 쓰입니다.

다음 그림의 배열 a와 c를 수평으로 합쳐보자. 배열 a는 모양 (3, 4) 2차원 배열이며, 배열 c는 모양 (3, )의 1차원 배열이다.

다음은 위 그림의 배열 a이다.

import numpy as np

a = np.arange(1, 13).reshape(3, 4)
a

출력:

array([[ 1,  2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7,  8],
       [ 9, 10, 11, 12]])

다음은 위 그림의 배열 c이다.

c = np.arange(1, 6, 2)
c

출력:

array([1, 3, 5])

다음은 위 그림의 np.hstack((a, c[:, np.newaxis])) 연산을 위해 먼저 c[:, np.newaxis]의 결과를 알아보자. 축 1이 증가해 모든 원소가 열의 첫 번째 값이 된다.

c[:, np.newaxis]

출력:

array([[1],
       [3],
       [5]])

다음 np.hstack((a, c[:, np.newaxis])) 호출로 배열 a와 c가 수평으로 합쳐진 결과를 얻을 수 있다.

np.hstack((a, c[:, np.newaxis]))

출력:

array([[ 1,  2,  3,  4,  1],
       [ 5,  6,  7,  8,  3],
       [ 9, 10, 11, 12,  5]])

다음 코드처럼 2차원 배열 a와 1차원 배열 c는 np.hstack((a, c)) 함수 호출로 바로 수평으로 합칠 수 없다. 오류가 발생한다. 위 코드처럼 2차원으로 확장해 호출해야 한다.

np.hstack((a, c))

오류:

ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but
the array at index 0 has 2 dimension(s) and the array at index 1 has 1
dimension(s)

배열의 차수를 늘리는 또 다른 방법은 np.expand_dims(c, axis=0 | 1)도 가능하다.

np.hstack((a, np.expand_dims(c, axis=1)))

출력:

array([[ 1,  2,  3,  4,  1],
       [ 5,  6,  7,  8,  3],
       [ 9, 10, 11, 12,  5]])

다음 np.column_stack((a, c)) 호출로 1차원 배열 c를 바로 사용해 수평으로 합칠 수 있다.

np.column_stack((a, c))

출력:

array([[ 1,  2,  3,  4,  1],
       [ 5,  6,  7,  8,  3],
       [ 9, 10, 11, 12,  5]])