넘파이 배열 나누고 합치기

array 쪼개기

 

a = np.arange(24)
a

 

1차원 배열 생성

 

a = np.split(a,2)

 

default는 axis = 0임

나누면 행으로 2개로 나뉘어지게 됨

 

array 합치기

hstack, vstack

 

쪼갰으면 합쳐보자

 

a =  np.arange(24)
x,y,z = np.split(a,3)

 

split으러 3개로 일단 나눈다. 행기준

 

np.hstack((x,y))

 

수평으로 쭉 이어 붙여진다

 

1,2,3,4,5,6,7,8,8,~~ 결과는 1차원 배열이다

 

np.vstack((x,y))

 

수직으로 이어붙여준다. 따라서 데이터는 2차원 배열이된다.

 

stack

axis = 0부터 합쳐진다.

 

a = np.arange(16).reshape(4,4)
a

 

배열 생성

 

np.split(a,2) #axis = 0으로 고정 되어있음
x,y = np.split(a,2,axis=1)

 

행기준 2 개로 나눠도 보고 열기준으로도 나눠도 봄

 

열 기준으로 나눈걸 변수에 넣기

 

np.stack((x,y)).shape #axis = 0

 

stack으로 합쳐지면 차원으로 합쳐준다.

axis = 0이 default이다.

 

np.stack((x,y), axis = 1)

 

axis = 1은 여기서는 행을 의미 따라서 행을 기준으로 합쳐줌

 

np.stack((x,y),axis = 2)

 

axis = 2는 열을 기준으로 합침

 

 

정리하면 배열을 나누는 함수는 np.split(a,2) 이다.

axis를 0, 1로 하는지에 따라서 행과 열로 나눌지 결정한다.

 

배열을 합치는 함수는 stack, hstack, vstack 세 개가 있음

stack은 3차원으로 합칠수 있고, 행과 열로도 합칠 수 있음

 

np.stack((x,))

 

stack이 차원을 높여준다는 것을 활용하여 3차원으로 만들 때 위의 코드처럼 칠 수 있다.

(default 가 axis  = 0 이기 때문에)

 

 

concatenate

 

배열을 합치는 다른 함수

 

np.concatenate((x,y)) #행으로 합치기

 

기본 axis = 0으로 행으로 되어 있음

따라서 행으로 붙이게 됨

 

np.concatenate((x,y),axis=1)

 

열을 기준으로 붙임

 

 

차원 확장

 

reshape, stack, newaxis

a = np.arange(12).reshape(3,4)

 

reshape로 차원 확장 가능

 

np.stack((a,))

 

stack이 차원을 확장하는 특징이 있기 때문에 이 방법으로 차원 확장

 

a[np.newaxis]
a[np.newaxis].shape

 

a가 본래 (3,4) 인데 newaxis로 인해서 차원이 늘어나서 (1,3,4) 가 된다.

 

a[np.newaxis,:,:]

 

이 코드랑 의미가 같다.

 

a[:,np.newaxis,:]

 

행을 기준으로 차원을 늘리기

 

a[:,:,np.newaxis]

 

열을 기준으로 차원을 늘리기