1.np.concatenate()

• ​参数是列表或元组

• 级联的数组维度必须相同

• 可通过axis参数改变级联的方向

• 注意，np.concatenate函数要求所有输入数组在沿着连接轴的维度上具有相同的形状

# 导包import numpy as np​# 创建两个二维数组n1 = np.random.randint(0,100,size=(3,5))n2 = np.random.randint(0,100,size=(3,5))display(n1,n2)# 执行结果array([[12, 38, 49, 56, 52],       [91, 43, 59, 18, 42],       [23, 46, 95, 74, 81]])array([[70, 42, 63, 86, 86],       [73, 55, 45,  5, 89],       [44, 47, 77, 58, 84]])​# 级联（合并），默认上下合并# np.concatenate((n1,n2))#上下合并 axis=0 表示第一个维度（行）np.concatenate((n1,n2),axis=0)# 执行结果array([[12, 38, 49, 56, 52],       [91, 43, 59, 18, 42],       [23, 46, 95, 74, 81],       [70, 42, 63, 86, 86],       [73, 55, 45,  5, 89],       [44, 47, 77, 58, 84]])       # 左右合并 axis=1 表示第二个维度（列）np.concatenate((n1,n2),axis=1)# 执行结果array([[12, 38, 49, 56, 52, 70, 42, 63, 86, 86],       [91, 43, 59, 18, 42, 73, 55, 45,  5, 89],       [23, 46, 95, 74, 81, 44, 47, 77, 58, 84]])

2.np.hstack() 与 np.vstack()

• 水平级联与垂直级联

# 导包import numpy as np​# np.hstack：水平级联np.hstack((n1,n2))# 执行结果array([[12, 38, 49, 56, 52, 70, 42, 63, 86, 86],       [91, 43, 59, 18, 42, 73, 55, 45,  5, 89],       [23, 46, 95, 74, 81, 44, 47, 77, 58, 84]])​# np.vstack：垂直级联np.vstack((n1,n2))# 执行结果array([[12, 38, 49, 56, 52],       [91, 43, 59, 18, 42],       [23, 46, 95, 74, 81],       [70, 42, 63, 86, 86],       [73, 55, 45,  5, 89],       [44, 47, 77, 58, 84]])​