hstack() 및 reshape() 함수를 사용하여 Numpy 배열에 행 추가하기

2024-05-14

Numpy 배열에 행 추가하기

vstack() 함수 사용:

import numpy as np

# 기존 배열 만들기
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 추가할 행 만들기
new_row = np.array([7, 8, 9])

# vstack() 함수를 사용하여 행 추가
result = np.vstack((arr, new_row))

print(result)

출력:

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

append() 함수 사용:

import numpy as np

# 기존 배열 만들기
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 추가할 행 만들기
new_row = np.array([7, 8, 9])

# axis=0 을 사용하여 append() 함수로 행 추가
arr.append(new_row, axis=0)

print(arr)

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

hstack() 함수와 reshape() 함수 사용:

import numpy as np

# 기존 배열 만들기
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 추가할 행 만들기
new_row = np.array([7, 8, 9])

# hstack() 함수로 열 방향으로 배열 연결
combined = np.hstack((arr, new_row[:, np.newaxis]))

# reshape() 함수로 행렬 형태 변경
result = combined.reshape((3, 3))

print(result)

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

주의 사항:

추가하려는 행의 열 수가 기존 배열의 열 수와 동일해야 합니다.
vstack() 함수는 여러 개의 배열을 행 방향으로 연결하는 데 유용하며, append() 함수는 기존 배열에 새로운 요소를 추가하는 데 유용합니다.
hstack() 함수는 여러 개의 배열을 열 방향으로 연결하는 데 유용하며, reshape() 함수는 배열의 형태를 변경하는 데 유용합니다.

이 외에도 다양한 방법으로 Numpy 배열에 행을 추가할 수 있습니다. 사용자의 상황에 맞는 가장 적합한 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

Numpy 배열에 행 추가하기: 예제 코드

예제 1: vstack() 함수 사용

import numpy as np

# 기존 배열 만들기
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 추가할 행 만들기
new_row = np.array([7, 8, 9])

# vstack() 함수를 사용하여 행 추가
result = np.vstack((arr, new_row))

print(result)

출력:

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

설명:

이 코드는 import numpy as np 문으로 시작하여 NumPy 라이브러리를 가져옵니다.
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) 행렬은 2행 3열의 NumPy 배열을 만듭니다.
new_row = np.array([7, 8, 9]) 행은 3개의 요소를 가진 NumPy 배열을 만듭니다.
result = np.vstack((arr, new_row)) 행렬 arr과 행 new_row를 연결하여 새로운 행렬 result를 만듭니다.
print(result) 문은 결과 행렬 result을 출력합니다.

예제 2: append() 함수 사용

import numpy as np

# 기존 배열 만들기
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 추가할 행 만들기
new_row = np.array([7, 8, 9])

# axis=0 을 사용하여 append() 함수로 행 추가
arr.append(new_row, axis=0)

print(arr)

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

이 코드는 예제 1과 동일한 방식으로 NumPy 라이브러리를 가져오고 행렬과 행을 만듭니다.
arr.append(new_row, axis=0) 메서드는 new_row 행을 arr 행렬의 마지막 행으로 추가합니다.
print(arr) 문은 결과 행렬 arr을 출력합니다.

예제 3: hstack() 함수와 reshape() 함수 사용

import numpy as np

# 기존 배열 만들기
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 추가할 행 만들기
new_row = np.array([7, 8, 9])

# hstack() 함수로 열 방향으로 배열 연결
combined = np.hstack((arr, new_row[:, np.newaxis]))

# reshape() 함수로 행렬 형태 변경
result = combined.reshape((3, 3))

print(result)

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

이 코드는 예제 1과 동일한 방식으로 NumPy 라이브러리를 가져오고 행렬과 행을 만듭니다.
combined = np.hstack((arr, new_row[:, np.newaxis])) 메서드는 arr 행렬과 new_row 행을 열 방향으로 연결하여 새로운 배열 combined를 만듭니다.
result = combined.reshape((3, 3)) 메서드는 combined 배열을 3행 3열 행렬 result로 다시 reshape합니다.
print(result) 문은 결과 행렬 result을 출력합니다.

Numpy 배열에 행 추가하기: 대체 방법

insert() 함수 사용:

import numpy as np

# 기존 배열 만들기
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 추가할 행 만들기
new_row = np.array([7, 8, 9])

# 특정 인덱스에 행 삽입
arr = np.insert(arr, 0, new_row, axis=0)

print(arr)

출력:

[[7 8 9]
 [1 2 3]
 [4 5 6]]

설명:

이 코드는 import numpy as np 문으로 시작하여 NumPy 라이브러리를 가져옵니다.
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) 행렬은 2행 3열의 NumPy 배열을 만듭니다.
new_row = np.array([7, 8, 9]) 행은 3개의 요소를 가진 NumPy 배열을 만듭니다.
arr = np.insert(arr, 0, new_row, axis=0) 메서드는 new_row 행을 arr 행렬의 0번째 인덱스에 삽입합니다.
print(arr) 문은 결과 행렬 arr을 출력합니다.

리스트 직접 사용:

import numpy as np

# 기존 배열 만들기
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 추가할 행 만들기
new_row = [7, 8, 9]

# 리스트를 사용하여 행 추가
arr = np.vstack((arr, new_row))

print(arr)

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

이 코드는 import numpy as np 문으로 시작하여 NumPy 라이브러리를 가져옵니다.
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) 행렬은 2행 3열의 NumPy 배열을 만듭니다.
new_row = [7, 8, 9] 행은 Python 리스트로 3개의 요소를 만듭니다.
arr = np.vstack((arr, new_row)) 메서드는 new_row 리스트를 arr 행렬의 마지막 행으로 추가합니다.
print(arr) 문은 결과 행렬 arr을 출력합니다.

특수 문자 사용:

import numpy as np

# 기존 배열 만들기
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 추가할 행 만들기
new_row = np.array([7, 8, 9])

# 특수 문자를 사용하여 행 추가
arr = np.concatenate((arr, new_row[np.newaxis,:]), axis=0)

print(arr)

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

이 코드는 import numpy as np 문으로 시작하여 NumPy 라이브러리를 가져옵니다.
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) 행렬은 2행 3열의 NumPy 배열을 만듭니다.
new_row = np.array([7, 8, 9]) 행은 3개의 요소를 가진 NumPy 배열을 만듭니다.
arr = np.concatenate((arr, new_row[np.newaxis,:]), axis=0) 메서드는 new_row 행을 arr 행렬의 마지막 행으로 추가합니다. np.newaxis는 새로운 차원을 추가하고 :은 모든