이 튜토리얼은 NumPy 라이브러리의 concatenate() 함수의 사용법을 설명합니다. concatenate() 함수는 주로 두 개 이상의 NumPy 배열을 결합하는 데 사용됩니다. 즉, 기존 축을 따라 배열 시퀀스를 결합하는 데 사용됩니다. 이 함수를 사용하면 배열을 가로 또는 세로로 연결할 수 있습니다.
VM 시작이 완료되면 왼쪽 상단을 클릭하여 Notebook 탭으로 전환하여 실습을 위해 Jupyter Notebook에 액세스하십시오.
때로는 Jupyter Notebook 이 로딩을 완료하는 데 몇 초 정도 기다려야 할 수 있습니다. Jupyter Notebook 의 제한으로 인해 작업의 유효성 검사는 자동화될 수 없습니다.
학습 중에 문제가 발생하면 언제든지 Labby 에게 문의하십시오. 세션 후 피드백을 제공해주시면 문제를 즉시 해결해 드리겠습니다.
concatenate() 함수를 사용하기 전에 NumPy 라이브러리를 가져와야 합니다. 아래와 같이 내장된 import 문을 사용하여 NumPy 라이브러리를 가져올 수 있습니다.
import numpy as np이 함수를 사용하기 위해 필요한 구문은 다음과 같습니다.
numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0, out=None)(a1, a2 ,...): 이 매개변수는 배열과 유사한 구조 또는 배열의 시퀀스를 나타냅니다. 여기서 a1, a2, ...는 함께 연결될 동일한 모양을 가진 배열입니다.axis: 이 매개변수는 배열이 연결될 축을 정의하는 데 사용됩니다. 이 매개변수의 기본값은 0 입니다.out: 이는 선택적 매개변수이며, 제공될 경우 결과가 배치될 대상을 나타냅니다. out 인수가 지정되지 않으면 모양이 올바르고 concatenate가 반환했을 모양과 일치해야 합니다.concatenate() 함수는 연결된 배열을 결과로 반환합니다.
이 예제에서는 axis 0 을 따라 두 배열을 수직으로 연결합니다. 이에 대한 코드 조각은 다음과 같습니다.
array1 = np.array([[5, 4], [6, 8]])
array2 = np.array([[13, 5], [72, 9]])
out = np.concatenate((array1, array2), axis = 0)
print("axis 0 을 따라 연결한 결과:")
print(out)출력:
axis 0 을 따라 연결한 결과:
[[ 5 4]
[ 6 8]
[13 5]
[72 9]]이 예제에서는 axis 1 을 따라 두 배열을 수평으로 연결합니다. 이에 대한 코드 조각은 다음과 같습니다.
array1 = np.array([[5, 4], [6, 8]])
array2 = np.array([[13, 5], [72, 9]])
out = np.concatenate((array1, array2), axis = 1)
print("axis 1 을 따라 연결한 결과:")
print(out)출력:
axis 1 을 따라 연결한 결과:
[[ 5 4 13 5]
[ 6 8 72 9]]이 튜토리얼에서는 NumPy 라이브러리의 concatenate() 함수의 사용법을 설명했습니다. 구문, 매개변수 및 이 함수가 반환하는 값을 다루었습니다. 두 개 이상의 NumPy 배열을 수평 또는 수직으로 함께 연결하는 방법을 배웠습니다. 이는 다양한 방식으로 데이터를 결합하고 쌓을 수 있으므로 데이터 처리에서 매우 유용한 함수입니다.