[numpy]concatenate 함수

concatenate 함수

두 개 이상의 동일한 차원의 배열들을 연결합니다.

• np.concatenate((x,y,...), axis=0)
  • 객체 x, y 등은 numpy array 또는 list, DataFrame 등 배열과 유사한 자료형
  • 인수 axis에 배열들에 존재하는 축들 중의 하나를 지정
  • axis는 축인덱스를 의미
    axis=0(기본값) : 행(1차원) 단위로 결합
    axis=1: 열(2차원) 단위로 결합
  • 존재하지 않은 축을 지정할 경우 예외 발생

다음은 두 1차원 배열(벡터)들을 연결하는 것으로 axis 인자는 0만 존재합니다. 그러므로 다음과 같이 결합

(3,) + (3,) = (6,)

a=np.array([0,7,9])
b=np.array([8,3,5])
print(np.concatenate((a,b)))

[0 7 9 8 3 5]

위 객체 a와 b는 모두 1차원 벡터이므로 축인덱스는 0만 존재하므로 다음과 같이 axis=1인 경우 없는 축을 지정하는 것으로서 예외(에러) 발생합니다.

print(np.concatenate((a,b), axis=1))

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

다음 객체 c와 d는 2차원 배열로서 axis=0은 다음과 같이 결합

(2, 3) + (2, 3) = (4, 3)

np.random.seed(10)
c=np.random.randint(10, size=(2,3))
d=np.random.randint(10, size=(2,3))
print(np.concatenate((c, d)))

[[9 4 0]
 [1 9 0]
 [1 8 9]
 [0 8 6]]

axis=1 : (2, 3) + (2, 3) = (2, 6)

print(np.concatenate((c,d), axis=1))

[[9 4 0 1 8 9]
 [1 9 0 0 8 6]]

다음 코드들은 객체들의 결합결과의 모양(.shape)들을 알아봅니다.

x=np.random.randint(0, 10, (3,4))
y=np.random.randint(0, 10, (3,4))
z=np.random.randint(0, 10, (3,4))
np.concatenate((x,y,z), axis=0).shape

(9, 4)

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

(3, 12)

x=np.random.randint(0, 10, (3,4, 2))
y=np.random.randint(0, 10, (3,4, 2))
x.shape, y.shape

((3, 4, 2), (3, 4, 2))

print(f"axis=0: {np.concatenate((x, y)).shape}\naxis=1: {np.concatenate((x, y), axis=1).shape}\naxis=2: {np.concatenate((x, y), axis=2).shape}")

axis=0: (6, 4, 2)
axis=1: (3, 8, 2)
axis=2: (3, 4, 4)