Useful_Function 03

import numpy as np

a = np.array((1,2,3))
b = np.array((2,3,4))
print("a.ndim:{}".format(a.ndim),"b.ndim:{}".format(b.ndim))
print("a.shape:{}".format(a.shape),"b.shape:{}".format(b.shape))

a.ndim:1 b.ndim:1
a.shape:(3,) b.shape:(3,)

print(np.hstack((a,b)).shape)
np.hstack((a,b))

(6,)
array([1, 2, 3, 2, 3, 4])

print(np.vstack((a,b)).shape)
np.vstack((a,b))

(2, 3)
array([[1, 2, 3],
       [2, 3, 4]])

a = np.array([[1],[2],[3]])
b = np.array([[2],[3],[4]])
print("a.ndim:{}".format(a.ndim),"b.ndim:{}".format(b.ndim))
print("a.shape:{}".format(a.shape),"b.shape:{}".format(b.shape))

a.ndim:2 b.ndim:2
a.shape:(3, 1) b.shape:(3, 1)

print(np.hstack((a,b)).shape)
np.hstack((a,b))

(3, 2)

array([[1, 2],
       [2, 3],
       [3, 4]])

print(np.vstack((a,b)).shape)
np.vstack((a,b))

(6, 1)

array([[1],
       [2],
       [3],
       [2],
       [3],
       [4]])

hstack : 경우는 horizon 으로 옆으로 붙이는 느낌. return 값은 제약이 없다. axis=1 자리의 val 가 늘어나도록 붙인다.

(3,) 2개를 붙이면, (6,) 이 된다. (3,1) 2개를 hstack 하면, (3,2) 가 된다.

vstack : return 에서, 최소 2-D 이상의 array 가 된다.

(3,) 2개를 붙이면, (2,3) 이 된다. (3,1) 2개를 vstack 하면, (6,1) 가 된다.