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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...

stack 함수 두 개이상의 배열 또는 list, DataFrame 등의 유사한 자료형의 객체들을 결합하기 위해 사용합니다. 결합하는 과정에서 새로운 축이 첨가 됩니다. np.stack((x,y,...), axis=0) 배열(x, y, …)들은 동일한 차원과 형태(shape) x, y등의 각 객체에 axis=정수로 지정된 축이 첨가되고 그 축을 기준으로 결합 인수 axis에 전달하는 정수는 축인덱스로 음이 아닌 양수 음수인 경우는 역인덱스, 예를 들어 -1인 경우 마지막 축을 의미 axis=0이 기본값 예를 들어 1차원과 2차원 객체들의 결합의 결과는 다음과 같이 전개됩니다. \begin{align} &\text{shape of x and y}:\, (3,)\\ &\begin{aligned} \text{axis = 0}\quad&\quad1\times 3\\&\underline{+\,1\times 3}\\& \quad2 \times 3 \end{aligned}\quad \begin{aligned} \text{axis = 1}\quad&\quad3\times 1\\&\underline{+\,3\times 1}\\& \quad3 \times 2\end{aligned} \end{align} \begin{align} &\text{shape of x and y}:\, 3\times 4\\ &\begin{aligned} \text{axis = 0}\quad&\quad1\times 3\times 4\\&\underline{+\,1\times 3\times 4}\\& \quad2 \times 3\times 4 \end{aligned}\\ &\begin{aligned} \text{axis = 1}\quad&\quad3\times 1\times 4\\...