np.stack和np.concatenate有什么区别

`np.concatenate`和`np.stack`都是将多个数组合并成一个数组，但它们的实现方式有所不同。

`np.concatenate`将多个数组沿着一个已经存在的轴进行拼接，可以看作是将多个数组“粘”在一起。例如：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6]])

# 沿着axis=0轴拼接
c = np.concatenate((a, b), axis=0)
print(c)
# 输出：[[1 2]
#       [3 4]
#       [5 6]]

# 沿着axis=1轴拼接
d = np.concatenate((a, b.T), axis=1)
print(d)
# 输出：[[1 2 5]
#       [3 4 6]]

`np.stack`则是将多个数组沿着新的轴进行拼接，因此需要指定拼接的轴。例如：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

# 沿着新的axis=0轴拼接
c = np.stack((a, b), axis=0)
print(c)
# 输出：[[1 2 3]
#       [4 5 6]]

# 沿着新的axis=1轴拼接
d = np.stack((a, b), axis=1)
print(d)
# 输出：[[1 4]
#       [2 5]
#       [3 6]]

因此，`np.concatenate`和`np.stack`的区别在于它们拼接的轴不同，前者是已经存在的轴，后者是新的轴。