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Numpy 배열 결합
# 배열 결합
print(x, end='\n\n')
print(y, end='\n\n')
arrhap = np.concatenate([x,y])
print(arrhap, end='\n\n')
x1, x2 = np.split(arrhap,2)
print(x1, end='\n\n')
print(x2, end='\n\n')
a = np.arange(1, 17).reshape(4,4)
print(a, end='\n\n')
x1, x2 = np.hsplit(a,2)
print(x1, end='\n\n')
print(x2, end='\n\n')
x1, x2 = np.vsplit(a,2)
print(x1, end='\n\n')
print(x2, end='\n\n')
# 출력 결과
[1 2 3]
[4 5 6]
[1 2 3 4 5 6]
[1 2 3]
[4 5 6]
[[ 1 2 3 4]
[ 5 6 7 8]
[ 9 10 11 12]
[13 14 15 16]]
[[ 1 2]
[ 5 6]
[ 9 10]
[13 14]]
[[ 3 4]
[ 7 8]
[11 12]
[15 16]]
[[1 2 3 4]
[5 6 7 8]]
[[ 9 10 11 12]
[13 14 15 16]]
1차원 배열인 x와 y 배열을 생성해줍니다.
arrhap 에 x,y 배열을 합친후 결과를 출력한 결과 1차원 배열을 리스트로 반환해주었습니다.
이것을 다시 x1과 x2에 split 함수를 사용하여 분리해주었습니다.
더 잘게 split을 사용할 경우 앞에 사용할 변수 명을 추가해준 다음,
split함수 옵션에 (나눌배열,나눌개수)를 사용해주도록 합니다.
a에 1~16의 숫자를 입력 후 4x4 행렬로 생성 후
hspit(나눌배열, 나눈배열그룹개수) : 지정한 배열을 수평(행) 방향으로 분할
vsplit(나눌배열, 나눈 배열 그룹 개수) : 지정한 배열을 수직(열) 방향으로 분할
저는 2그룹씩 분할을 하였기때문에 위와같은 결과가 생성됩니다.
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