[Python] NumPy – 複数の行列を結合する方法

import numpy as np
# 2x2の行列を作成
matrix1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
matrix2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])
print("行列1:")
print(matrix1)
print("行列2:")
print(matrix2)

行列1:
[[1 2]
 [3 4]]
行列2:
[[5 6]
 [7 8]]

# 行列を横方向に結合
combined_matrix = np.concatenate((matrix1, matrix2), axis=1)
print("結合された行列:")
print(combined_matrix)

結合された行列:
[[1 2 5 6]
 [3 4 7 8]]

# 行列を縦方向に結合
vertical_combined_matrix = np.vstack((matrix1, matrix2))
print("縦方向に結合された行列:")
print(vertical_combined_matrix)

縦方向に結合された行列:
[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]
 [7 8]]

# 行列を横方向に結合
horizontal_combined_matrix = np.hstack((matrix1, matrix2))
print("横方向に結合された行列:")
print(horizontal_combined_matrix)

横方向に結合された行列:
[[1 2 5 6]
 [3 4 7 8]]

# 新しい軸で行列を結合
stacked_matrix = np.stack((matrix1, matrix2), axis=0)
print("新しい軸で結合された行列:")
print(stacked_matrix)

新しい軸で結合された行列:
[[[1 2]
  [3 4]]
 [[5 6]
  [7 8]]]

# 縦方向に結合
vertical_concatenated = np.concatenate((matrix1, matrix2), axis=0)
print("縦方向に結合された行列:")
print(vertical_concatenated)
# 横方向に結合
horizontal_concatenated = np.concatenate((matrix1, matrix2), axis=1)
print("横方向に結合された行列:")
print(horizontal_concatenated)

縦方向に結合された行列:
[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]
 [7 8]]
横方向に結合された行列:
[[1 2 5 6]
 [3 4 7 8]]

# 複数の行列を結合
matrix3 = np.array([[9, 10], [11, 12]])
combined_multiple = np.concatenate((matrix1, matrix2, matrix3), axis=0)
print("複数の行列を結合した結果:")
print(combined_multiple)

複数の行列を結合した結果:
[[ 1  2]
 [ 3  4]
 [ 5  6]
 [ 7  8]
 [ 9 10]
 [11 12]]

# 次元が異なる行列を結合しようとするとエラーが発生
matrix4 = np.array([13, 14])
try:
    error_concatenated = np.concatenate((matrix1, matrix4), axis=0)
except ValueError as e:
    print("エラー:", e)

エラー: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension(s) and the array at index 1 has 1 dimension(s)

# エラーハンドリングの例
try:
    empty_matrix = np.array([])
    result = np.concatenate((matrix1, empty_matrix), axis=0)
except ValueError as e:
    print("エラー:", e)

エラー: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension(s) and the array at index 1 has 1 dimension(s)

import numpy as np
# 2x2の行列を作成
matrix1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
matrix2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])
# 縦方向に結合
vertical_combined = np.vstack((matrix1, matrix2))
print("縦方向に結合された行列:")
print(vertical_combined)

縦方向に結合された行列:
[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]
 [7 8]]

# 横方向に結合
horizontal_combined = np.hstack((matrix1, matrix2))
print("横方向に結合された行列:")
print(horizontal_combined)

import numpy as np
# 2x2の行列を作成
matrix1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
matrix2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])
# axis=0で新しい軸を追加
stacked_axis0 = np.stack((matrix1, matrix2), axis=0)
print("axis=0で結合された行列:")
print(stacked_axis0)
# axis=1で新しい軸を追加
stacked_axis1 = np.stack((matrix1, matrix2), axis=1)
print("axis=1で結合された行列:")
print(stacked_axis1)

axis=0で結合された行列:
[[[1 2]
  [3 4]]
 [[5 6]
  [7 8]]]
axis=1で結合された行列:
[[[1 2]
  [5 6]]
 [[3 4]
  [7 8]]]

# 3つの2x2の行列を作成
matrix3 = np.array([[9, 10], [11, 12]])
# 3つの行列をaxis=0で結合
stacked_3d = np.stack((matrix1, matrix2, matrix3), axis=0)
print("3次元の行列に結合された結果:")
print(stacked_3d)

3次元の行列に結合された結果:
[[[ 1  2]
  [ 3  4]]
 [[ 5  6]
  [ 7  8]]
 [[ 9 10]
  [11 12]]]

# 3つの2x2の画像データを作成
image1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
image2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])
image3 = np.array([[9, 10], [11, 12]])
# 画像データを3次元配列に結合
stacked_images = np.stack((image1, image2, image3), axis=0)
print("結合された画像データ:")
print(stacked_images)

結合された画像データ:
[[[ 1  2]
  [ 3  4]]
 [[ 5  6]
  [ 7  8]]
 [[ 9 10]
  [11 12]]]

import numpy as np
# 2x2の画像データを3つ作成
image1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
image2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])
image3 = np.array([[9, 10], [11, 12]])
# 画像データを4次元配列に結合
stacked_images = np.stack((image1, image2, image3), axis=0)
print("結合された画像データ:")
print(stacked_images)

結合された画像データ:
[[[ 1  2]
  [ 3  4]]
 [[ 5  6]
  [ 7  8]]
 [[ 9 10]
  [11 12]]]

# 時系列データを作成
time_series1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
time_series2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])
# 時系列データを結合
combined_time_series = np.concatenate((time_series1, time_series2), axis=0)
print("結合された時系列データ:")
print(combined_time_series)

結合された時系列データ:
[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]
 [7 8]]

# 異なるデータセットを作成
dataset1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
dataset2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])
dataset3 = np.array([[9, 10], [11, 12]])
# データセットを結合
combined_dataset = np.concatenate((dataset1, dataset2, dataset3), axis=0)
print("結合されたデータセット:")
print(combined_dataset)

結合されたデータセット:
[[ 1  2]
 [ 3  4]
 [ 5  6]
 [ 7  8]
 [ 9 10]
 [11 12]]

# 画像データとラベルデータを作成
images = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
labels = np.array([[0], [1], [0]])
# 画像データとラベルデータを結合
training_data = np.concatenate((images, labels), axis=1)
print("結合されたトレーニングデータ:")
print(training_data)

結合されたトレーニングデータ:
[[1 2 0]
 [3 4 1]
 [5 6 0]]