Numpy中提供了concatenate,append, stack类(包括hsatck、vstack、dstack、row_stack、column_stack),r_和c_等类和函数用于数组拼接的操作。
各种函数的特点和区别如下标：
| concatenate | 提供了axis参数，用于指定拼接方向 |
|---|---|
| append | 默认先ravel再拼接成一维数组，也可指定axis |
| stack | 提供了axis参数，用于生成新的维度 |
| hstack | 水平拼接，沿着行的方向，对列进行拼接 |
| vstack | 垂直拼接，沿着列的方向，对行进行拼接 |
| dstack | 沿着第三个轴（深度方向）进行拼接 |
| column_stack | 水平拼接，沿着行的方向，对列进行拼接 |
| row_stack | 垂直拼接，沿着列的方向，对行进行拼接 |
| r_ | 垂直拼接，沿着列的方向，对行进行拼接 |
| c_ | 水平拼接，沿着行的方向，对列进行拼接 |
0. 维度和轴
在正确理解Numpy中的数组拼接、合并操作之前，有必要认识下维度和轴的概念：
ndarray(多维数组)是Numpy处理的数据类型。多维数组的维度即为对应数据所在的空间维度，1维可以理解为直线空间，2维可以理解为平面空间，3维可以理解为立方体空间。
轴是用来对多维数组所在空间进行定义、描述的一组正交化的直线，根据数学惯例可以用i,j,ki, j ,ki,j,k来表示。
在一维空间中，用一个轴就可以表示清楚，numpy中规定为axis 0，空间内的数可以理解为直线空间上的离散点 (x iii, )。
在二维空间中，需要用两个轴表示，numpy中规定为axis 0和axis 1，空间内的数可以理解为平面空间上的离散点（x iii，y jjj）。
在三维空间中，需要用三个轴才能表示清楚，在二维空间的基础上numpy中又增加了axis 2，空间内的数可以理解为立方体空间上的离散点（x iii，y jjj，z kkk）。
Python中可以用numpy中的ndim和shape来分别查看维度，以及在对应维度上的长度。直观上可以根据符号“[ ]”的层数来判断，有m层即为m维，最外面1层对应axis0， 依次为axis1，axis2…
>>> a = np.array([1,2,3]) >>> a.ndim # 一维数组 1 >>> a.shape # 在这个维度上的长度为3 (3,) >>> b = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) >>> b.ndim # 二维数组 2 >>> b.shape # 在axis 0 上的长度为2， 在axis 1上的长度为3.或者可以感性的理解为2行3列 (2, 3) >>> c = np.array([[[1,2,3], [4,5,6]]]) >>> c.ndim # 三维数组 3 >>> c.shape # 在axis 0 上的长度为1，在axis 1上的长度为2, 在axis 2上的长度为3. 或者可以感性的理解为1层2行3列 (1, 2, 3)
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转载请注明原文链接：详解Numpy中的数组拼接、合并操作（concatenate, append, stack, hstack, vstack, r_, c_等）
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