[Python NumPy] 배열을 옆으로, 위 아래로 붙이기 : np.r_, np.c_, np.hstack(), np.vstack(), np.column_stack(), np.concatenate(axis=0), np.concatenate(axis=1)

이번 포스팅에서는 Python의 numpy 라이브러리에 있는 함수들을 이용해서 두 개의 배열(array)을 옆으로 붙이기, 배열을 위 아래로 붙이기(concatenate) 하는 방법에 대해서 소개하겠습니다.  알아두면 편리하게 배열을 조작할 수 있는 유용한 함수들입니다. 

(1) 두 배열을 왼쪽에서 오른쪽으로 붙이기 

   : np.r_[a, b]

   : np.hstack([a, b])
   : np.concatenate((a, b), axis = 0)

(2) 두 배열을 위에서 아래로 붙이기

   : np.r_[[a], [b]]

   : np.vstack([a, b])

   : np.concatenate((c, d), axis = 1) # for 2D ~ array

(3) 두 개의 1차원 배열을 칼럼으로 세로로 붙여서 2차원 배열 만들기

    (Stack 1-D arrays as columns into a 2-D array)

   : np.c_[a, b]

   : np.column_stack([a, b])

   : np.concatenate((c.T, d.T), axis = 1) # for 2D~ array

 [ 배열을 옆으로, 위 아래로 붙이기 : np.r_, np.c_, np.hstack(), np.vstack(), np.column_stack(), np.concatenate(axis=0), np.concatenate(axis=1) ]

처음에 np.r_[a, b], np.c_[a, b] 코드를 봤을 때 '이게 뭐지?', '잘못 타이핑한거 아닌가?', '쓰다 말았나?' 하고 갸우뚱 했던 기억이 납니다. ^^; 

아래에 간단한 예를 들어서 설명하겠습니다. 

np.r_[], np.c_[] 는 코드가 완전 간단한 장점이 있구요, np.hstack(), np.vstack(), np.column_stack() 는 코드 이해가 쉬운 장점이 있는데요, 코드 작성하시는 분의 선호도에 따라 골라 쓰시면 되겠습니다. 

먼저 numpy 라이브러리 importing 한 후에 a, b 두 개의 예제 배열(array)을 만들겠습니다. 

In [1]: import numpy as np In [2]: a = np.array([1, 2, 3]) In [3]: b = np.array([4, 5, 6])

(1) 두 배열을 왼쪽에서 오른쪽으로 붙이기 

   : np.r_[a, b]     <- ( ) 를 사용하지 않고 [ ] 를 사용하는 것에 주의하세요

   : np.hstack([a, b])
   : np.concatenate((a, b), axis=0)

In [4]: np.r_[a, b]  Out[4]: array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

In [7]: np.hstack([a, b])  Out[7]: array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

In [23]: np.concatenate((a, b), axis = 0)  Out[23]: array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

(2) 두 배열을 위에서 아래로 붙이기

   : np.r_[[a], [b]]   <- a, b 배열을 [ ]을 사용해서 1-D 배열로 만든거 주의하세요

   : np.vstack([a, b])
   : np.concatenate((c, d), axis = 1)  <- 1D 배열은 "AxisError: axis 1 is out of bounds for array of dimension 1"라는 AxisError가 나네요. 2D 이상 배열은 에러 없이 잘 되구요. 

In [5]: np.r_[[a], [b]] Out[5]: array([[1, 2, 3],         [4, 5, 6]])

In [8]: np.vstack([a, b]) Out[8]: array([[1, 2, 3],         [4, 5, 6]])

In [27]: c = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5,]])     ...: d = np.array([[6, 7, 8], [9, 10, 11]]) In [28]: np.concatenate((c, d), axis = 1) # for 2D~ array Out[28]: array([[ 0,  1,  2,  6,  7,  8],         [ 3,  4,  5,  9, 10, 11]])

(3) 두 개의 1차원 배열을 칼럼으로 세로로 붙여서 2차원 배열 만들기

    (Stack 1-D arrays as columns into a 2-D array)

   : np.c_[a, b]

   : np.column_stack([a, b])

   : np.concatenate((c.T, d.T), axis = 1) # for 2D~ array

In [6]: np.c_[a, b] Out[6]: array([[1, 4],         [2, 5],         [3, 6]])

In [9]: np.column_stack([a, b]) Out[9]: array([[1, 4],         [2, 5],         [3, 6]])

np.concatenate(axis=1) 은 1D array 로 하면 AxisError 가 납니다. 2D array 이상에 대해서 사용하세요. 

In [27]: c = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5,]])     ...: d = np.array([[6, 7, 8], [9, 10, 11]]) In [29]: np.concatenate((c.T, d.T), axis = 1) Out[29]: array([[ 0,  3,  6,  9],        [ 1,  4,  7, 10],        [ 2,  5,  8, 11]])

많은 도움이 되었기를 바랍니다. 

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