horzcat과 vertcat은 도대체 왜 필요한가?

 

 

예전부터 궁금했다. 행렬을 수평으로 합치고 싶으면 아래처럼 쓰면 되고,

 

>> A = rand(3, 2);
>> B = rand(3, 3);
>> [A, B]
ans =
    0.1450    0.3510    0.0760    0.1839    0.0497
    0.8530    0.5132    0.2399    0.2400    0.9027
    0.6221    0.4018    0.1233    0.4173    0.9448
>>

 

수직으로 합치고 싶으면 아래처럼 쓰면 되는데,

 

>> A = rand(3, 2);
>> C = rand(4, 2);
>> [A; C]
ans =
    0.4909    0.9001
    0.4893    0.3692
    0.3377    0.1112
    0.7803    0.0965
    0.3897    0.1320
    0.2417    0.9421
    0.4039    0.9561
>>

 

도대체 horzcat과 vertcat은 왜 필요한가? 괄호만으로 되는데 왜 함수를 써야 하는가?

 

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검색은 귀찮아서(...) 챗gpt에게 물어봤다. 아래는 답변을 정리한 것이다.

 

1. 가독성

• "괄호를 쓰는 것보다 함수를 쓰는 것이 가독성이 높다."

• 납득이 간다. 아무래도,

 

[A, B]

 

보다는

 

horzcat(A, B)

 

가 더 잘 보인다. 컴마인지 세미콜론인지 구별하는 것보다 horz인지 vert인지 구별하는 것이 더 쉽다.

 

• 이것과 비슷한 상황이 있다. 문자열(char array)을 이어붙일 때,

>> s1 = 'matlab';
>> s2 = 'fun';
>> [s1, ' is ', s2]
ans =
    'matlab is fun'
>>

 

보다는

 

>> append(s1, ' is ', s2)
ans =
    'matlab is fun'
>>

 

라고 쓰면 가독성이 높아진다. (나만 그런가?)

 

2. Mixed concatenation

위 1의 연장선상에 있는 내용이다. 구구절절 설명보다 예제로 대신한다.

 

>> horzcat(B, vertcat(C, C))
ans =
    0.4899    0.5005    0.0424    0.8181    0.7224    0.6596
    0.1679    0.4711    0.0714    0.8175    0.1499    0.5186
    0.9787    0.0596    0.5216    0.8181    0.7224    0.6596
    0.7127    0.6820    0.0967    0.8175    0.1499    0.5186
>>

 

3. Dynamic concatenation

셀 배열에는 특별한 인덱싱 방법이 있다. 이 방법으로 셀 배열의 각 원소를 한방에 분리할 수 있다. 자세한 내용은 이 글을 보자.

 

>> A{1} = rand(3, 3);
>> A{2} = rand(4, 3);
>> A{3} = rand(2, 3);
>> A
A =
  1×3 cell array
    {3×3 double}    {4×3 double}    {2×3 double}
>> A{:}
ans =
    0.3507    0.5502    0.2077
    0.9390    0.6225    0.3012
    0.8759    0.5870    0.4709
ans =
    0.2305    0.1707    0.9234
    0.8443    0.2277    0.4302
    0.1948    0.4357    0.1848
    0.2259    0.3111    0.9049
ans =
    0.9797    0.1111    0.4087
    0.4389    0.2581    0.5949
>>

 

즉, A{:}라고 쓰면 A{1}, A{2}, A{3}라고 쓰는 것과 같다. 이것을 horzcat과 vertcat에 활용할 수 있다.

 

>> vertcat(A{:})
ans =
    0.3507    0.5502    0.2077
    0.9390    0.6225    0.3012
    0.8759    0.5870    0.4709
    0.2305    0.1707    0.9234
    0.8443    0.2277    0.4302
    0.1948    0.4357    0.1848
    0.2259    0.3111    0.9049
    0.9797    0.1111    0.4087
    0.4389    0.2581    0.5949
>>

 

 

 

끗.