NumPy怎么实现数组连接？（NumPy实现数组连接的方法）
连接数组常用的函数如下:
| 函数 | 描述 |
| concatenate | 连接沿现有轴的数组序列 |
| stack | 沿着新的轴加入一系列数组。 |
| hstack | 水平堆叠序列中的数组（列方向） |
| vstack | 竖直堆叠序列中的数组（行方向） |
| dstack | 沿高度堆叠，该高度与深度相同 |
按轴连接数组(numpy.concatenate)
连接意味着将两个或多个数组的内容放在单个数组中。
在 SQL 中，我们基于键来连接表，而在 NumPy 中，我们按轴连接数组。
numpy.concatenate 函数用于沿指定轴连接相同形状的两个或多个数组，格式如下：
numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis)
参数说明：
a1, a2, ...：相同类型的数组axis：沿着它连接数组的轴，默认为 0
示例
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3,4,5],[3,4,5,6,7]])print ('第一个数组：')print (a)print ('\n')
b = np.array([[5,6,7,8,9],[7,8,9,10,11]])print ('第二个数组：')print (b)print ('\n')
# 两个数组的维度相同print ('沿轴 0 连接两个数组：')print (np.concatenate((a,b)))print ('\n')print ('沿轴 1 连接两个数组：')print (np.concatenate((a,b),axis = 1))输出结果为：
[[ 5 6 7 8 9][ 7 8 9 10 11]]沿轴 0 连接两个数组：[[ 1 2 3 4 5][ 3 4 5 6 7][ 5 6 7 8 9][ 7 8 9 10 11]]沿轴 1 连接两个数组：[[ 1 2 3 4 5 5 6 7 8 9][ 3 4 5 6 7 7 8 9 10 11]]
使用堆栈函数连接数组(numpy.stack)
numpy.stack 函数用于沿新轴连接数组序列，格式如下：
numpy.stack(arrays, axis)
参数说明：
arrays相同形状的数组序列axis：返回数组中的轴，输入数组沿着它来堆叠
示例
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3,4,5],[3,4,5,6,7]])print ('第一个数组：')print (a)print ('\n')
b = np.array([[5,6,7,8,9],[7,8,9,10,11]])print ('第二个数组：')print (b)print ('\n')print ('沿轴 0 堆叠两个数组：')print (np.stack((a,b),0))print ('\n')print ('沿轴 1 堆叠两个数组：')print (np.stack((a,b),1))输出结果如下：
第一个数组：[[1 2 3 4 5][3 4 5 6 7]]第二个数组：[[ 5 6 7 8 9][ 7 8 9 10 11]]沿轴 0 堆叠两个数组：[[[ 1 2 3 4 5][ 3 4 5 6 7]][[ 5 6 7 8 9][ 7 8 9 10 11]]]沿轴 1 堆叠两个数组：[[[ 1 2 3 4 5][ 5 6 7 8 9]][[ 3 4 5 6 7][ 7 8 9 10 11]]]
沿行堆叠数组(numpy.hstack)
numpy.hstack 是 numpy.stack 函数的变体，它通过水平堆叠来生成数组。
示例
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3,4,5],[3,4,5,6,7]])print ('第一个数组：')print (a)print ('\n')
b = np.array([[5,6,7,8,9],[7,8,9,10,11]])print ('第二个数组：')print (b)print ('\n')print ('水平堆叠：')
c = np.hstack((a,b))print (c)print ('\n')输出结果如下：
第一个数组：[[1 2 3 4 5] [3 4 5 6 7]]第二个数组：[[ 5 6 7 8 9] [ 7 8 9 10 11]]水平堆叠：[[ 1 2 3 4 5 5 6 7 8 9] [ 3 4 5 6 7 7 8 9 10 11]]
沿列堆叠数组(numpy.vstack)
numpy.vstack 是 numpy.stack 函数的变体，它通过垂直堆叠来生成数组。
示例
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3,4,5],[3,4,5,6,7]])print ('第一个数组：')print (a)print ('\n')
b = np.array([[5,6,7,8,9],[7,8,9,10,11]])print ('第二个数组：')print (b)print ('\n')print ('竖直堆叠：')
c = np.vstack((a,b))print (c)输出结果为：
第一个数组：[[1 2 3 4 5] [3 4 5 6 7]]第二个数组：[[ 5 6 7 8 9] [ 7 8 9 10 11]]竖直堆叠：[[ 1 2 3 4 5] [ 3 4 5 6 7] [ 5 6 7 8 9] [ 7 8 9 10 11]]
沿高度堆叠(numpy.dstack)
NumPy 提供了一个辅助函数：dstack() 沿高度堆叠，该高度与深度相同。
示例
import numpy as np a = np.array([[1,2,3,4,5],[3,4,5,6,7]]) b = np.array([[5,6,7,8,9],[7,8,9,10,11]]) arr = np.dstack((a, b))print(arr)
输出结果为：
[[[ 1 5] [ 2 6] [ 3 7] [ 4 8] [ 5 9]] [[ 3 7] [ 4 8] [ 5 9]