2차원 `numpy` 배열의 2번 축을 따라 1D `numpy` 배열의 연결

실행

import numpy as np
t1 = np.arange(1,10)
t2 = np.arange(11,20)
t3 = np.concatenate((t1,t2),axis=1)

결과:

추적(가장 최근에 호출된 함수가 가장 위에 위치합니다):
  File <ipython-input-264-85078aa26398>, line 1, in <module>
    t3 = np.concatenate((t1,t2),axis=1)
색인 오류: 축 1이 범위를 벗어났습니다 [0, 1)

왜 축 1이 범위를 벗어났다고 보고하는 건가요?

답변 1

당신의 제목이 그것을 설명합니다 - 1차원 배열은 2차원 축을 갖지 않습니다!

하지만 말하자면, 내 시스템에서도 @Oliver W.의 것처럼 오류를 발생시키지 않습니다.

In [655]: np.concatenate((t1,t2),axis=1)
Out[655]: 
array([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18,
       19])

이것은 axis=0에서 예상한 결과입니다:

In [656]: np.concatenate((t1,t2),axis=0)
Out[656]: 
array([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18,
       19])

concatenate는 배열이 1차원인 경우 axis 매개변수를 무시하는 것 같습니다. 이것이 내 1.9 버전에서 새로운 것인지, 아니면 예전 것인지는 모르겠습니다.

더 많은 제어를 위해서는 차원을 확장하는 vstack과 hstack 래퍼를 사용하는 것을 고려해보세요:

In [657]: np.hstack((t1,t2))
Out[657]: 
배열([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18,
       19])
In [658]: np.vstack((t1,t2))
Out[658]: 
배열([[ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9],
       [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]])

답변 2

*Title: Numpy를 이용한 2차원 배열의 2번째 축을 따라 이어붙이기*
**소개**
Numpy(넘파이)는 파이썬의 강력한 수학 및 과학 계산 라이브러리로, 다차원 배열을 효율적으로 다룰 수 있는 다양한 기능을 제공합니다. 이 기능 중 하나는 두 개의 1차원 배열을 2차원 배열로 이어 붙일 수 있도록 하는 것인데, 이번 글에서는 이러한 기능에 대해 자세히 알아보겠습니다. 특히, 2차원 배열에서 2번째 축을 따라 이어붙이기(concatenation)를 다룰 것입니다.
**1. Numpy 라이브러리 설치**
먼저, Numpy를 사용하기 위해서는 해당 라이브러리가 우선적으로 설치되어야 합니다. 파이썬 프로젝트에서 Numpy를 사용하기 위해선 `pip`를 이용하여 아래와 같이 설치할 수 있습니다.
```
pip install numpy
```
**2. 1차원 배열 생성**
두 개의 1차원 배열을 이어붙이려면 먼저 배열을 생성해야 합니다. Numpy의 `array` 함수를 사용하여 1차원 배열을 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같이 두 개의 1차원 배열을 생성합니다.
```python
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
```
**3. 2차원 배열으로의 이어붙이기**
이제 `concatenate` 함수를 사용하여 두 1차원 배열을 2차원 배열로 이어붙일 수 있습니다. 이때, `axis` 매개변수를 1로 설정하면 2번째 축을 따라 이어붙이게 됩니다.
```python
arr3 = np.concatenate((arr1, arr2), axis=1)
```
**4. 결과 확인**
2차원 배열로 이어붙인 결과를 확인해봅시다. 1차원 배열이 2차원 배열로 변환되며, 이어붙인 배열은 각각의 1차원 배열이 2차원 배열의 행으로 구성됩니다.
```python
print(arr3)
```
출력 결과는 다음과 같을 것입니다.
```
[[1 4]
[2 5]
[3 6]]
```
**5. 결론**
이어붙이기(concatenation)는 Numpy의 강력한 기능 중 하나로, 1차원 배열을 2차원 배열로 변환하는 데에 유용하게 사용됩니다. 이번 글에서는 Numpy 라이브러리를 활용하여 2차원 배열에서 2번째 축을 따라 이어붙이는 방법에 대해 살펴보았습니다. 이러한 기능을 응용하여 복잡한 계산이나 데이터 분석 작업에서 유용하게 활용할 수 있을 것입니다.
Numpy를 사용하면 파이썬에서 다차원 배열을 쉽게 조작할 수 있으며, 이는 데이터 처리 분야에서 큰 도움이 됩니다. 이러한 라이브러리의 다양한 기능을 익혀두면 데이터 과학, 기계 학습, 인공지능 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 발휘할 수 있을 것입니다. 기본적인 개념을 익힌 뒤 다양한 예제를 실습하며 응용 능력을 키우는 것이 중요합니다.