NumPy 数组连接
连接 NumPy 数组
连接是指将两个或多个数组的内容组合成一个数组。
在 SQL 中，我们根据键来连接表；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传递给 concatenate() 函数，并指定轴。如果未显式传递轴，则默认为 0。
示例
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)
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示例
沿行（axis=1）连接两个 2-D 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)
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使用堆栈函数连接数组
堆栈与连接相同，唯一的区别是堆栈是沿新轴进行的。
我们可以沿第二个轴连接两个 1-D 数组，这将导致它们一个叠在另一个上面，即堆栈。
我们将要连接的数组序列传递给 stack() 方法，并指定轴。如果未显式传递轴，则默认为 0。
示例
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)
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沿行堆栈
NumPy 提供了一个辅助函数：hstack() 来沿行堆栈。
示例
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
arr = np.hstack((arr1, arr2))
print(arr)
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沿列堆栈
NumPy 提供了一个辅助函数：vstack() 来沿列堆栈。
示例
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
arr = np.vstack((arr1, arr2))
print(arr)
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沿高度（深度）堆栈
NumPy 提供了一个辅助函数：dstack() 来沿高度堆栈，这与深度相同。
示例
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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