【NumPy】配列（ndarray）の結合方法 concatenate、vstack、hstack

NumPyの配列（ndarray）の結合方法について解説します。

配列（ndarray）の結合方法

NumPy の配列（ndarray）を結合するには、concatenate 関数、vstack 関数、hstack 関数を使用します。

この記事では、これらの関数の使い方の基本を紹介します。

行方向（垂直方向）の結合

配列を行方向（垂直方向）に結合する場合には、concatenate 関数 または vstack 関数を使用します。

concatenate を使用する場合

concatenate 関数を使用する場合には、以下のように使用します。結合する配列をタプル または リストの形式で順に列挙するだけで簡単に結合ができます。

import numpy as np

x = np.arange(9).reshape((3, 3))
y = np.arange(9).reshape((3, 3))

# 2次元配列を行方向に結合する
result = np.concatenate((x, y))
print(result)

【実行結果】
[[0 1 2]
 [3 4 5]
 [6 7 8]
 [0 1 2]
 [3 4 5]
 [6 7 8]]

vstack を使用する場合

行方向に結合したい場合には、vstack 関数を使うこともできます。v は垂直（vertical）表しています。使い方は、concatenate 関数と同様です。

import numpy as np

x = np.arange(9).reshape((3, 3))
y = np.arange(9).reshape((3, 3))

# 2次元配列を行方向に結合する
result = np.vstack((x, y))
print(result)

【実行結果】
[[0 1 2]
 [3 4 5]
 [6 7 8]
 [0 1 2]
 [3 4 5]
 [6 7 8]]

列方向（水平方向）の結合

配列を列方向（水平方向）に結合する場合には、concatenate 関数 または hstack 関数を使用します。

concatenate を使用する場合

concatenate 関数で列方向の結合をする場合、行方向と同様の使い方ですが違いとして「axis=1」で列方向の軸を指定する点があります。行方向の結合では、axis 引数を指定していませんでしたが、デフォルトで axis=0 が設定されています。

import numpy as np

x = np.arange(9).reshape((3, 3))
y = np.arange(9).reshape((3, 3))

# 2次元配列を列方向に結合する
result = np.concatenate((x, y), axis=1)
print(result)

【実行結果】
[[0 1 2 0 1 2]
 [3 4 5 3 4 5]
 [6 7 8 6 7 8]]

hstack を使用する場合

列方向に結合したい場合には、hstack 関数を使うこともできます。h は水平（horizontal）を表しています。

使い方は concatenate 関数と同様ですが、hstack 自体が列方向（水平方向）結合を明示した関数であるため concatenate のような axis 指定はありません。

import numpy as np

x = np.arange(9).reshape((3, 3))
y = np.arange(9).reshape((3, 3))

# 2次元配列を列方向に結合する
result = np.hstack((x, y))
print(result)

【実行結果】
[[0 1 2 0 1 2]
 [3 4 5 3 4 5]
 [6 7 8 6 7 8]]

まとめ

NumPyの配列（ndarray）の結合方法について解説しました。

配列（ndarray）を結合するには、concatenate 関数、vstack 関数、hstack 関数を使用します。この記事では、それぞれの使い方を紹介しました。

複数の配列の結合は、データ分析の前処理などでよく行う操作であるため、うまく使いこなしてもらえたらと思います。

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