Numpy array 合并

np.vstack()¶

对于一个array的合并，我们可以想到按行、按列等多种方式进行合并。首先先看一个例子：

vertical stack本身属于一种上下合并，即对括号中的两个整体进行对应操作。此时我们对组合而成的矩阵进行属性探究：

np.hstack()¶

利用shape函数可以让我们很容易地知道A和C的属性，从打印出的结果来看，A仅仅是一个拥有3项元素的数组（数列），而合并后得到的C是一个2行3列的矩阵。

介绍完了上下合并，我们来说说左右合并：

通过打印出的结果可以看出：D本身来源于A，B两个数列的左右合并，而且新生成的D本身也是一个含有6项元素的序列。

np.newaxis()¶

说完了array的合并，我们稍稍提及一下前一节中转置操作，如果面对如同前文所述的A序列， 转置操作便很有可能无法对其进行转置（因为A并不是矩阵的属性），此时就需要我们借助其他的函数操作进行转置：

此时我们便将具有3个元素的array转换为了1行3列以及3行1列的矩阵了。

结合着上面的知识，我们把它综合起来：

np.concatenate()¶

当你的合并操作需要针对多个矩阵或序列时，借助concatenate函数可能会让你使用起来比前述的函数更加方便：

axis参数很好的控制了矩阵的纵向或是横向打印，相比较vstack和hstack函数显得更加方便。