아래와 같이 도미(bream)과 빙어(smelt)의 데이터를 다룰때 numpy의 column_stack()을 유용하게 사용할 수 있습니다.
bream_length = [25.4, 26.3, 26.5, 29.0, 29.0, 29.7, 29.7, 30.0, 30.0, 30.7, 31.0, 31.0, 31.5, 32.0, 32.0, 32.0, 33.0, 33.0, 33.5, 33.5, 34.0, 34.0, 34.5, 35.0, 35.0, 35.0, 35.0, 36.0, 36.0, 37.0, 38.5, 38.5, 39.5, 41.0, 41.0]
bream_weight = [242.0, 290.0, 340.0, 363.0, 430.0, 450.0, 500.0, 390.0, 450.0, 500.0, 475.0, 500.0, 500.0, 340.0, 600.0, 600.0, 700.0, 700.0, 610.0, 650.0, 575.0, 685.0, 620.0, 680.0, 700.0, 725.0, 720.0, 714.0, 850.0, 1000.0, 920.0, 955.0, 925.0, 975.0, 950.0]
smelt_length = [9.8, 10.5, 10.6, 11.0, 11.2, 11.3, 11.8, 11.8, 12.0, 12.2, 12.4, 13.0, 14.3, 15.0]
smelt_weight = [6.7, 7.5, 7.0, 9.7, 9.8, 8.7, 10.0, 9.9, 9.8, 12.2, 13.4, 12.2, 19.7, 19.9]
fish_length = bream_length+smelt_length
fish_weight = bream_weight+smelt_weight
fish_data = [[l, w] for l, w in zip(fish_length, fish_weight)]
fish_target = [1]*35 + [0]*14
import numpy as np
fish_data = np.column_stack((fish_length, fish_weight))
print(fish_data[:5])이때의 결과는 아래와 같습니다.
[[ 25.4 242. ]
[ 26.3 290. ]
[ 26.5 340. ]
[ 29. 363. ]
[ 29. 430. ]]comlumn_stack()과 concaternate()의 사용법을 참조합니다.
