numpy – 配列を結合する関数について

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

# axis=0 に沿って結合する。
c = np.r_[a, b]
print(c)

a = np.array([[1, 2],
              [3, 4]])
b = np.array([[5, 6],
              [8, 9]])

# axis=0 に沿って結合する。
c = np.r_[a, b]
print(c)

a = np.array([1, 2, 3])

print(np.r_[a, :5])  # np.r_[a, np.arange(5)] と同じ
print(np.r_[a, 5:10])  # np.r_[a, np.arange(5, 10)] と同じ
print(np.r_[a, 5:10:2])  # np.r_[a, np.arange(5, 10, 2)] と同じ

print(np.r_[a, 5:10:5j]) # np.r_[a, np.linspace(5, 10, 5)] と同じ

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [8, 9]])

# axis=0 に沿って結合する。
c = np.r_["0", a, b]
print(c)

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [8, 9]])

# axis=1 に沿って結合する。
c = np.r_["1", a, b]
print(c)

# axis=-1 (a.k.a axis=1) に沿って結合する。
c = np.r_["-1", a, b]
print(c)

a = np.array([1, 2])
b = np.array([[5, 6],
              [8, 9]])

# a は2次元未満なので、サイズ1の次元を挿入して2次元にする。
# c は指定されていないので、デフォルト0であり、元の配列の axis=0 の軸の位置が次元を
# 挿入後に axis=0 となるようにサイズ1の次元を挿入する。
# よって、(2,) -> (1, 2) と形式が変更される。
# その上で、a, b を axis=0 に沿って結合する。
c = np.r_['0,2', a, b]
print(c)

a = np.array([1, 2])
b = np.array([[5, 6],
              [8, 9]])

# a は2次元未満なので、サイズ1の次元を挿入して2次元にする。
# 元の配列の axis=0 の軸の位置が次元を挿入後に axis=2 となるようにサイズ1の次元を挿入する。
# よって、(2,) -> (2, 1) と形式が変更される。
# その上で、a, b を axis=1 に沿って結合する。
c = np.r_['1,2,0', a, b]
print(c)

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [8, 9]])

# axis=-1 (a.k.a axis=1) 方向で結合する。
c = np.c_[a, b]
print(c)

# 以下と一緒
c = np.r_["-1,2,0", a, b]
print(c)

a = np.array([1, 2])
b = np.array([[5, 6], [8, 9]])

# a は2次元未満なので、サイズ1の次元を挿入して2次元にする。
# 元の配列の axis=0 の軸の位置が次元を挿入後に axis=0 となるようにサイズ1の次元を挿入する。
# よって、(2,) -> (2, 1) と形式が変更される。
# その上で、a, b を axis=-1 (a.k.a axis=1) 方向で結合する。
c = np.c_[a, b]
print(c)

# 以下と一緒
c = np.r_["-1,2,0", a, b]
print(c)

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

# 結合前に a, b の形状は (3,) -> (1, 3) と変更される。
# axis=0 方向で結合する。
c = np.vstack([a, b])
print(c)

# 以下と一緒
c = np.r_["0,2,-1", a, b]
print(c)

a = np.array([[1], [2], [3]])  # a.shape=(3, 1)
b = np.array([[2], [3], [4]])  # b.shape=(3, 1)

# axis=0 方向で結合する。
c = np.vstack([a, b])  # c.shape=(6, 1)
print(c)

# 以下と一緒
c = np.r_["0,2,-1", a, b]
print(c)

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

# axis=0 方向で結合する。
c = np.hstack([a, b])
print(c)

# 以下と一緒
c = np.r_["0", a, b]
print(c)

a = np.array([[[1, 2]],
              [[3, 4]]])  # a.shape=(2, 1, 2)
b = np.array([[[5, 6]],
              [[8, 9]]])  # b.shape=(2, 1, 2)

# axis=1 方向で結合する。
c = np.hstack([a, b])  # c.shape=(2, 2, 2)
print(c)

# 以下と一緒
c = np.r_['1', a, b]
print(c)

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

# a, b の形状は (3,) -> (1, 3, 1) と変更される。
# axis=2 方向で結合する。
c = np.dstack([a, b])
print(c)

# 以下と一緒
c = np.r_["2,3,1", a, b]
print(c)

a = np.random.randn(3, 4)
b = np.random.randn(3, 4)

# a, b の形状は (3, 4) -> (1, 3, 4) と変更される。
# その後、axis=0 方向で結合する。
c = np.stack([a, b], axis=0)
print(c.shape)  # (2, 3, 4)

# a, b の形状は (3, 4) -> (3, 1, 4) と変更される。
# その後、axis=1 方向で結合する。
c = np.stack([a, b], axis=1)
print(c.shape)  # (3, 2, 4)

# a, b の形状は (3, 4) -> (3, 4, 1) と変更される。
# その後、axis=1 方向で結合する。
c = np.stack([a, b], axis=2)
print(c.shape)  # (3, 4, 2)

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

# 結合前に a, b の形状は (3,) -> (3, 1) と形状が変更される。
# axis=1 方向で結合する。
c = np.column_stack([a, b])
print(c)

# 以下と一緒
c = np.r_["-1,2,0", a, b]
print(c)

a = np.array([1, 2])
b = np.array([[5, 6], [8, 9]])

# 結合前に a の形状は (2,) -> (2, 1) と次元が追加される。
# axis=-1 方向で結合する。
c = np.column_stack([a, b])
print(c)

# 以下と一緒
c = np.r_["-1,2,0", a, b]
print(c)

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [8, 9]])

# axis=1 方向で結合する。
c = np.concatenate([a, b], axis=1)
print(c)

# 以下と一緒
c = np.r_["1", a, b]
print(c)

A = np.eye(2) * 2
B = np.eye(3) * 3
np.block([[A, np.zeros((2, 3))], [np.ones((3, 2)), B]])