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连接意味着将两个或多个数组的内容放入一个数组中。
在 SQL 中，我们基于键来连接表，而在 NumPy 中，我们通过轴来连接数组。
我们将要连接的数组序列和轴一起传递给 concatenate() 函数。如果未显式传递轴，则默认为 0。
连接两个数组：
import numpy as np arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([4, 5, 6]) arr = np.concatenate((arr1, arr2)) print(arr)
沿行（axis=1）连接两个二维数组：
import numpy as np arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]]) arr = np.concatenate((arr1, arr2), axis=1) print(arr)
堆叠与连接相同，唯一的区别是堆叠是沿着新轴完成的。
我们可以沿着第二个轴连接两个一维数组，这将导致它们一个接一个地放置，即堆叠。
我们将要连接的数组序列和轴一起传递给 stack() 方法。如果未显式传递轴，则默认为 0。
import numpy as np arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([4, 5, 6]) arr = np.stack((arr1, arr2), axis=1) print(arr)
NumPy 提供了一个辅助函数：hstack() 来沿行堆叠。
import numpy as np arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([4, 5, 6]) arr = np.hstack((arr1, arr2)) print(arr)
NumPy 提供了一个辅助函数：vstack() 来沿列堆叠。
import numpy as np arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([4, 5, 6]) arr = np.vstack((arr1, arr2)) print(arr)
NumPy 提供了一个辅助函数：dstack() 来沿高度堆叠，该高度与深度相同。
import numpy as np arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([4, 5, 6]) arr = np.dstack((arr1, arr2)) print(arr)
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