4.6.10 1차원 배열, 벡터의 다양한 결합 방법

① 여러 1차원 배열을 수평으로 나열하는 다양한 방법

다음 그림과 같이 벡터 a와 b를 그대로 1차원 배열에 수평으로 나열하는 다양한 방법을 알아보자.

1차원 배열인 벡터 a, b가 있다.

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

print(a.shape)
print(b.shape)

출력:

(3,)
(3,)

벡터 a, b를 수평 방향으로 합치는 방법은 np.hstack((a, b))으로 가능하다.

np.hstack((a, b))

출력:

array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

수평 방향으로 합치는 방법은 np.r_[a, b]로도 가능하다.

np.r_[a, b]

출력:

array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

np.concatenate((a, b))로도 가능하다.

np.concatenate((a, b))

출력:

array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

② 여러 1차원 배열을 수직 방향으로 합치는 방법

다음 그림과 같이 벡터 a와 b를 그대로 수직으로 쌓아 2차원 배열을 만드는 다양한 방법을 알아보자.

1차원 배열인 벡터 a, b가 있다.

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

print(a.shape)
print(b.shape)

출력:

(3,)
(3,)

벡터 a, b를 수직 방향으로 합치는 방법은 np.vstack((a, b))으로 가능하다.

np.vstack((a, b))

출력:

array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

벡터 a, b를 수직 방향으로 합치는 방법 np.row_stack((a, b))으로도 가능하다.

np.row_stack((a, b))

출력:

array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

벡터 a, b를 수직 방향으로 합치는 방법 np.r_[a[np.newaxis, :], b[np.newaxis, :]]으로도 가능하다.

np.r_[a[np.newaxis, :], b[np.newaxis, :]]

출력:

array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

벡터 a, b를 수직 방향으로 합치는 방법 np.concatenate((a[np.newaxis, :], b[np.newaxis, :]))으로도 가능하다.

np.concatenate((a[np.newaxis, :], b[np.newaxis, :]))

출력:

array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

1차원 배열인 벡터 a, b가 있다.

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

print(a.shape)
print(b.shape)

출력:

(3,)
(3,)

벡터 a, b를 열로 바꿔 수평 방향으로 합치는 방법은 np.column_stack((a, b))으로 가능하다.

np.column_stack((a, b))

출력:

array([[1, 4],
       [2, 5],
       [3, 6]])

벡터 a, b를 열로 바꿔 수평 방향으로 합치는 방법은 np.hstack((a[:, np.newaxis], b[:, np.newaxis]))으로 가능하다.

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

출력:

array([[1, 4],
       [2, 5],
       [3, 6]])

벡터 a, b를 열로 바꿔 수평 방향으로 합치는 방법은 np.r_[a, b]로도 가능하다.

np.r_[a, b]

출력:

array([[1, 4],
       [2, 5],
       [3, 6]])

벡터 a, b를 열로 바꿔 수평 방향으로 합치는 방법은 np.concatenate(((a[:, np.newaxis], b[:, np.newaxis])), axis=1)로도 가능하다.

np.concatenate(((a[:, np.newaxis], b[:, np.newaxis])), axis=1)

출력:

array([[1, 4],
       [2, 5],
       [3, 6]])