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초보자 Python 자습서 20-연결

[파이썬 numpy] 배열 합치기 (concatenate 메소드) + axis 개념

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[파이썬 numpy] 배열 합치기 (concatenate 메소드) + axis 개념

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[Python] 데이터 결합 (np.concatenate, pd.concat)

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파이썬 Numpy 라이브러리 (4) numpy 배열 합치기, concatenate 함수 : 네이버 블로그

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numpyconcatenate()의 구문

예제 코드 numpyconcatenate()

예제 코드 다차원 배열을 전달하는numpyconcatenate()

예제 코드 axis 매개 변수가있는 다차원 배열을 전달하는numpyconcatenate()

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[python] Numpy배열 ndarray를 결합시키는 방법(concatenate stack block 등)

numpyconcatenate()의 기본 사용법

numpystack()으로 새로운 축(차원)에 따른 결합

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numpyvstack()으로 세로로 결합

numpyhstack()으로 가로로 결합

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[python] Numpy배열 ndarray를 결합시키는 방법(concatenate, stack, block 등)

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numpy.concatenate — NumPy v1.23 Manual

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넘파이 알고 쓰자 – concatenate 본문

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[PYTHONNUMPY] concatenate 함수 배열들을 연결해 배열 구하기

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[파이썬 numpy] 배열 합치기 (concatenate 메소드) + axis 개념

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[파이썬 numpy]
배열 합치기 (concatenate 메소드) + axis 개념

concatenate 메소드는 선택한 축(axis)의 방향으로 배열을 연결해주는 메소드입니다. concatenate 는 ‘사슬 같이 연결하다’는 의미입니다.

1,2,3차원배열에 적용해보며 사용 방법과 축의 의미를 이해해봅시다.

1차원 배열

먼저 배열을 정의하겠습니다 .

import numpy as np

A1=np.array([1,2,3]) B1=np.array([4,5,6])

>>> A1 array([1, 2, 3])

>>> B1 array([4, 5, 6])

아래와같이 1차원 배열에 concatenate 메소드를 적용해봅시다. axis=0으로 하였습니다.

>>> np.concatenate((A1,B1),axis=0) array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

1차원에서 axis=0 는 행방향이나 열방향이라는 개념이 없습니다. 행,열 방향은 행렬부터 의미가 있습니다. 우리는 [1,2,3] 과 [4,5,6] 이라는 1차원배열을 연결했는데요. 아래와 같이 두가지 연결 중 어느 것으로 생각해도

1 2 3 (연결) 4 5 6

1 2 3 (연결) 4 5 6

결과적으로 [1,2,3,4,5,6] 인 벡터가 생성됩니다.

axis=1로 적용해봅시다.

>>> np.concatenate((A1,B1),axis=1) Traceback (most recent call last): File ““, line 1, in np.concatenate((A1,B1),axis=1) File “<__array_function__ internals>“, line 6, in concatenate numpy.AxisError: axis 1 is out of bounds for array of dimension 1

axis=1 에서 에러가 발생한 이유는 방향이 axis=0 하나 뿐이기 때문입니다. ‘직선’이라고 생각하시면 됩니다. 직선에는 방향이 하나 뿐입니다. 길이 방향만 있고 높이 방향은 없기 때문에 axis=1이 정의되지 않는 것입니다.

2차원 배열

먼저 배열을 정의하겠습니다.

A2=np.array([ [1,2,3],[10,20,30] ]) B2=np.array([ [4,5,6],[40,50,60] ])

>>> A2 array([[ 1, 2, 3], [10, 20, 30]])

>>> B2 array([[ 4, 5, 6], [40, 50, 60]])

아래와 같이 2차원배열에 concatenate 함수를 적용해봅시다. axis=0을 적용해봅시다.

>>> np.concatenate((A2,B2),axis=0) array([[ 1, 2, 3], [10, 20, 30], [ 4, 5, 6], [40, 50, 60]])

2차원 배열에서 axis=0 는 행(위->아래)방향을 의미합니다. concatenate아래와 같이 연결된 것입니다.

1 2 3 4 5 6 (연결) 10 20 30 40 50 60

이번에는 axis=1 을 적용해봅시다.

>>> np.concatenate((A2,B2),axis=1) array([[ 1, 2, 3, 4, 5, 6], [10, 20, 30, 40, 50, 60]])

axis=1 은 열방향(좌->우)을 의미합니다. 아래와 같이 연결됩니다.

1 2 3 (연결) 10 20 30 4 5 6 (연결) 40 50 60

2차원배열에서는 axis=0 과 axis=1 만 존재합니다. axis=2를 입력하면 오류가 발생합니다.

3차원 배열

먼저 배열을 정의하겠습니다.

A3=np.array([ [[1,2,3,4],[10,20,30,40]], [[100,200,300,400],[10000,2000,3000,4000]] ]) B3=np.array([ [[5,6,7,8],[50,60,70,80]], [[500,600,700,800],[5000,6000,7000,8000]] ])

>>> A3 array([[[ 1, 2, 3, 4], [ 10, 20, 30, 40]],
[[ 100, 200, 300, 400], [10000, 2000, 3000, 4000]]])

>>> B3 array([[[ 5, 6, 7, 8], [ 50, 60, 70, 80]],
[[ 500, 600, 700, 800], [5000, 6000, 7000, 8000]]])

아래와 같이 3차원배열에 concatenate 함수를 적용해봅시다. axis=0을 적용해봅시다.

>>> np.concatenate((A3,B3),axis=0) array([[[ 1, 2, 3, 4], [ 10, 20, 30, 40]],
[[ 100, 200, 300, 400], [10000, 2000, 3000, 4000]],
[[ 5, 6, 7, 8], [ 50, 60, 70, 80]],
[[ 500, 600, 700, 800], [ 5000, 6000, 7000, 8000]]])

높이 방향으로 연결된 것을 알 수 있습니다. 3차원 배열에서 axis=0 은 높이방향을 의미합니다.

이번에는 axis=1 을 적용해봅시다.

>>> np.concatenate((A3,B3),axis=1) array([[[ 1, 2, 3, 4], [ 10, 20, 30, 40], [ 5, 6, 7, 8], [ 50, 60, 70, 80]],
[[ 100, 200, 300, 400], [10000, 2000, 3000, 4000], [ 500, 600, 700, 800], [ 5000, 6000, 7000, 8000]]])

행방향으로 연결된 것을 알 수 있습니다. 3차원 배열에서 axis=1은 행방향을 의미합니다.

이번에는 axis=2 를 적용해봅시다.

>>> np.concatenate((A3,B3),axis=2) array([[[ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], [ 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]],
[[ 100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800], [10000, 2000, 3000, 4000, 5000, 6000, 7000, 8000]]])

열방향으로 연결된 것을 알 수 있습니다. 3차원 배열에서 axis=2 는 열방향을 의미합니다.

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[Python] 데이터 결합 (np.concatenate, pd.concat)

import pandas as pd

import numpy as np

from pandas import Series, DataFrame

#. 배열 결합 (np.concatenate)

#. 데이터 프레임 결합 ( pd.concat)

pd.concat([df1, df2], axis=1) # 매칭되는 key가 없을 경우 NA

#. 중복 데이터 결합 (combine_first)

df1.combine_first?

df1.combine_first(other)

# 기준 데이터셋에 NA가 있을 경우, 참고하는 키의 New data로 업데이트

# 기준 데이터셋에 없는 Key가 참고 데이터에 있을 경우, 기준 데이터셋에 새로운 Key 삽입

s1 = Series([1,2,3,NA], index=[‘a’,’b’,’c’,’d’])

a 1.0 b 2.0 c 3.0 d NaN dtype: float64

s2 = Series([10,20,30,40,50], index=[‘a’,’b’,’c’,’d’,’e’])

a 10 b 20 c 30 d 40 e 50 dtype: int64

s1.combine_first(s2) # s1 가 s2 를 참고하여 결합

a 1.0 b 2.0 c 3.0 d 40.0 # 기준 데이터셋의 NA를 참고 데이터로 업데이트 e 50.0 # 기준 데이터셋에 없는 Key 삽입 dtype: float64

# DataFrame의 경우, 같은 컬럼끼리 비교

df1 = DataFrame({‘a’:[1,2,3,4], ‘b’:[5,6,7,8], ‘c’:[9,10,11,12]})

df2 = DataFrame({‘a’:[‘a’,’b’,’c’,’d’], ‘d’:[‘e’,’f’,’g’,’h’], ‘e’:[‘i’,’j’,’k’,’l’]})

df1 df2

df1.combine_first(df2)

Python Numpy.concatenate() 함수

Python NumPy numpy.concatenate() 함수는 지정된 축에서 여러 배열을 연결합니다. 일련의 배열을 매개 변수로 받아 단일 배열로 결합합니다.

numpy.concatenate() 의 구문

numpy.concatenate((a1, a2,…), axis= 0, out= None)

매개 변수

a1, a2, … 배열과 같은 구조의 시퀀스입니다. 연결할 입력 배열의 시퀀스입니다. 입력 배열은 같은 모양이어야합니다. axis 정수입니다. 함수가 배열을 연결하는 축을 나타냅니다. 기본값은 0으로 배열의 연결이 행 단위임을 의미합니다. 1이면 열 단위로 연결됩니다. out N 차원 배열입니다. 연결된 배열의 최종 모양을 보여줍니다. 제공되는 경우 그 모양은 출력 연결 배열과 일치해야합니다.

반환

N 차원 배열을 반환합니다. 이 배열은 입력 배열의 연결을 보여줍니다.

예제 코드: numpy.concatenate()

먼저 numpy.concatenate 함수를 사용하여 1 차원 배열을 연결합니다.

import numpy as np a1 = np.array([45, 12, 65, 78, 9, 34, 12, 11, 2, 65, 78, 82, 28, 78]) print (‘First array:’) print (a1) a2 = np.array([89, 34, 56, 87, 90]) print (‘Second array:’) print (a2) outarray = np.concatenate([a1,a2]) print (‘Concatenated array:’) print(outarray)

출력:

First array: [45 12 65 78 9 34 12 11 2 65 78 82 28 78] Second array: [89 34 56 87 90] Concatenated array: [45 12 65 78 9 34 12 11 2 65 78 82 28 78 89 34 56 87 90]
함수가 연결된 배열을 반환했습니다. 출력 배열이 두 번째 배열로 시작되도록하려면 두 번째 배열을 먼저 매개 변수로 전달하면됩니다.

예제 코드: 다차원 배열을 전달하는 numpy.concatenate()

이제 다차원 배열을 전달합니다.

import numpy as np a1 = np.array([[11, 12], [15, 10]]) print (‘First array:’) print (a1) a2 = np.array([[10, 13], [15, 8]]) print (‘Second array:’) print (a2) a3 = np.array([[11, 5], [34, 78]]) print (‘Third array:’) print (a3) outarray = np.concatenate((a1,a2,a3)) print (‘Concatenated array:’) print(outarray)

출력:

First array: [[11 12] [15 10]] Second array: [[10 13] [15 8]] Third array: [[11 5] [34 78]] Concatenated array: [[11 12] [15 10] [10 13] [15 8] [11 5] [34 78]]
출력은 입력 배열이 이제 함께 결합되어 단일 배열을 형성 함을 보여줍니다.

예제 코드: axis 매개 변수가있는 다차원 배열을 전달하는 numpy.concatenate()

이제 axis 가 0 인 매개 변수로 다차원 배열의 시퀀스를 전달합니다. 결과 배열은 연결을 행 단위로 표시합니다.

import numpy as np a1 = np.array([[11, 12, 5], [15, 6, 10]]) print (‘First array:’) print (a1) a2 = np.array([[10, 8, 13], [12, 15, 8]]) print (‘Second array:’) print (a2) a3 = np.array([[11, 12, 5], [34, 78, 90]]) print (‘Third array:’) print (a3) outarray = np.concatenate((a1,a2,a3)) print (‘Concatenated array:’) print(outarray)

출력:

First array: [[11 12 5] [15 6 10]] Second array: [[10 8 13] [12 15 8]] Third array: [[11 12 5] [34 78 90]] Concatenated array: [[11 12 5] [15 6 10] [10 8 13] [12 15 8] [11 12 5] [34 78 90]]
출력 배열은 axis 의 기본값이 0이기 때문에 증가하는 행 방식으로 배열의 연결을 보여줍니다.

이제 axis 의 값을 1로 설정합니다.

import numpy as np a1 = np.array([[11, 12, 5], [15, 6, 10]]) print (‘First array:’) print (a1) a2 = np.array([[10, 8, 13], [12, 15, 8]]) print (‘Second array:’) print (a2) a3 = np.array([[11, 12, 5], [34, 78, 90]]) print (‘Third array:’) print (a3) outarray = np.concatenate((a1,a2,a3), axis= 1) print (‘Concatenated array:’) print(outarray)

출력:

First array: [[11 12 5] [15 6 10]] Second array: [[10 8 13] [12 15 8]] Third array: [[11 12 5] [34 78 90]] Concatenated array: [[11 12 5 10 8 13 11 12 5] [15 6 10 12 15 8 34 78 90]]
출력 배열은 증가하는 열 방식으로 연결을 보여줍니다.

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[파이썬 numpy] 배열 합치기 (concatenate 메소드) + axis 개념

[Python] 데이터 결합 (np.concatenate, pd.concat)

파이썬 Numpy 라이브러리 (4) numpy 배열 합치기, concatenate 함수 : 네이버 블로그

Python Numpy.concatenate() 함수 | Delft Stack

[python] Numpy배열 ndarray를 결합시키는 방법(concatenate, stack, block 등)

numpy.concatenate — NumPy v1.23 Manual

Python String Concatenation

[Numpy] 배열(array) 합치기(np.concatenate)

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ICODEBROKER :: [PYTHON/NUMPY] concatenate 함수 : 배열들을 연결해 배열 구하기

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