NumPy 배열에 새 행 추가하기
numpy
코드 설명:
빈 NumPy 배열 만들기:
import numpy as np
# 0행 3열의 빈 2차원 배열 생성
arr = np.empty((0, 3), dtype=int)
새 행 추가:
np.append
함수를 사용하여 새 행을 배열 끝에 추가할 수 있습니다.
# 새 행 데이터
new_row = np.array([1, 2, 3])
# 새 행 배열에 추가
arr = np.append(arr, [new_row], axis=0)
print(arr)
특정 위치에 행 삽입:
np.insert
함수를 사용하여 특정 위치에 새 행을 삽입할 수 있습니다.
# 1번째 행에 새 행 삽입
arr = np.insert(arr, 1, [new_row], axis=0)
print(arr)
참고:
axis
인자는 새 행을 삽입할 축을 나타냅니다. 기본값은 0입니다.- 빈 배열에 처음으로 행을 추가할 때는
np.empty
함수를 사용하여 올바른 형상과 데이터 타입을 지정하는 것이 좋습니다. - 반복적으로 행을 추가하는 경우
np.append
함수 대신 리스트에 데이터를 저장한 후 마지막에np.asarray
함수를 사용하여 NumPy 배열로 변환하는 것이 더 효율적일 수 있습니다.
추가 정보:
np.concatenate
: 여러 배열을 연결하는 데 사용됩니다.np.vstack
: 1차원 배열을 세로로 연결하는 데 사용됩니다.
SciPy 활용:
SciPy는 NumPy를 보완하는 과학 계산용 라이브러리입니다. NumPy 배열에 행을 추가하는 기능과 관련해서는 직접적인 기능을 제공하지 않습니다. 하지만 SciPy는 행 추가 후 데이터 분석 및 처리에 활용될 수 있는 다양한 함수들을 제공합니다.
예시:
- 행 평균 계산:
scipy.stats.mean
- 특정 열 기준으로 행 정렬:
scipy.sort.sort_values
예제 코드: NumPy 배열에 새 행 추가하기
빈 NumPy 배열 만들기 및 새 행 추가
import numpy as np
# 0행 3열의 빈 2차원 배열 생성
arr = np.empty((0, 3), dtype=int)
# 새 행 데이터
new_row = np.array([1, 2, 3])
# 새 행 배열에 추가
arr = np.append(arr, [new_row], axis=0)
print(arr)
np.empty
함수를 사용하여 0행 3열의 빈 2차원 배열arr
을 생성합니다.new_row
라는 변수에 새 행 데이터를[1, 2, 3]
형태의 NumPy 배열로 저장합니다.np.append
함수를 사용하여new_row
를arr
배열의 마지막 행으로 추가합니다.axis=0
을 지정하면 행 방향으로 추가됩니다.print(arr)
를 사용하여 결과 배열arr
을 출력합니다.
출력:
[[1 2 3]]
특정 위치에 행 삽입
import numpy as np
# 0행 3열의 빈 2차원 배열 생성
arr = np.empty((0, 3), dtype=int)
# 새 행 데이터
new_row = np.array([4, 5, 6])
# 1번째 행에 새 행 삽입
arr = np.insert(arr, 1, [new_row], axis=0)
print(arr)
설명:
[[4 5 6]
[1 2 3]]
리스트 활용하여 반복적으로 행 추가
import numpy as np
# 빈 2차원 배열 생성 (행, 열 생략 가능)
arr = np.empty(shape=(0, 3))
# 새 행 데이터 리스트
data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
# 리스트 원소를 순회하며 배열에 추가
for row in data:
arr = np.append(arr, [row], axis=0)
print(arr)
data
라는 변수에 새 행 데이터를 리스트 형태로 저장합니다. 각 원소는 새 행을 나타내는 1차원 NumPy 배열입니다.for
루프를 사용하여data
리스트의 각 원소를 순회하며arr
배열에 추가합니다.
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
NumPy와 SciPy 활용: 행 추가 및 데이터 분석
import numpy as np
from scipy import stats
# 빈 2차원 배열 생성
arr = np.empty(shape=(0, 4))
# 새 행 데이터 리스트
data = [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]
# 리스트 원소를 순회하며 배열에 추가
for row in data:
arr = np.append(arr, [row], axis=0)
# 각 행의 평균 계
NumPy 배열에 새 행 추가: 대체 방법
np.vstack 활용:
np.vstack
함수는 1차원 배열을 세로로 연결하는 데 사용됩니다. 2차원 배열에 새 행을 추가하는 경우 다음과 같이 사용할 수 있습니다.
import numpy as np
# 빈 2차원 배열 생성
arr = np.empty((0, 3), dtype=int)
# 새 행 데이터
new_row = np.array([1, 2, 3])
# 새 행을 1차원 배열로 변환
new_row_1d = new_row.reshape(1, -1) # -1은 열 수 자동 계산
# vstack을 사용하여 행 추가
arr = np.vstack((arr, new_row_1d))
print(arr)
new_row.reshape(1, -1)
를 사용하여new_row
를 1행 3열의 1차원 배열로 변환합니다.np.vstack
함수를 사용하여new_row_1d
를arr
배열 아래에 추가합니다.
장점:
- 간결한 코드
단점:
- 새 행 데이터가 이미 1차원 배열 형태인 경우 불필요한 변환 과정이 필요합니다.
np.hstack
함수는 1차원 배열을 가로로 연결하는 데 사용됩니다. 각 열의 길이가 동일해야 하는 제약이 있지만, 특정 상황에서 유용하게 활용될 수 있습니다.
import numpy as np
# 2행 3열 배열 생성
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 새 행 데이터
new_row = np.array([7, 8, 9])
# hstack을 사용하여 행 추가
arr = np.hstack((arr, new_row.reshape(-1, 1))) # -1은 행 수 자동 계산
print(arr)
- 특정 열 기준으로 행 추가가 필요한 경우 유용합니다.
- 각 열의 길이가 동일해야 하는 제약이 있습니다.
리스트 직접 활용:
간단한 경우, 리스트를 직접 사용하여 새 행을 추가하는 방법도 있습니다.
import numpy as np
# 빈 2차원 배열 (행, 열 생략 가능)
arr = np.empty(shape=(0, 3))
# 새 행 데이터 리스트
data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
# 리스트 원소를 순회하며 배열에 추가
for row in data:
arr = np.array([*arr, row]) # * 연산자로 기존 배열과 리스트 연결
print(arr)
np.empty
함수를 사용하여 빈
python numpy scipy