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 마지막에 np.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)

1. np.empty 함수를 사용하여 0행 3열의 빈 2차원 배열 arr을 생성합니다.
2. new_row라는 변수에 새 행 데이터를 [1, 2, 3] 형태의 NumPy 배열로 저장합니다.
3. np.append 함수를 사용하여 new_row를 arr 배열의 마지막 행으로 추가합니다. axis=0을 지정하면 행 방향으로 추가됩니다.
4. print(arr)를 사용하여 결과 배열 arr을 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)

1. data라는 변수에 새 행 데이터를 리스트 형태로 저장합니다. 각 원소는 새 행을 나타내는 1차원 NumPy 배열입니다.
2. for 루프를 사용하여 data 리스트의 각 원소를 순회하며 arr 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)

1. new_row.reshape(1, -1)를 사용하여 new_row를 1행 3열의 1차원 배열로 변환합니다.
2. np.vstack 함수를 사용하여 new_row_1d를 arr 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)

1. np.empty 함수를 사용하여 빈