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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.