如果我的数组不是numpy数组，只是普通数组呢

如果你的数组不是`numpy`数组，而是普通的Python列表，你可以使用`extend`方法来在一个维度上合并它们。以下是一个示例代码：

# 创建两个普通的列表
list1 = [1, 2, 3]
list2 = [4, 5, 6]

# 在第一个维度上合并列表
list1.extend(list2)

print(list1)

输出结果为：

[1, 2, 3, 4, 5, 6]

在这个例子中，我们使用`extend`方法将`list2`合并到`list1`中，实现了在第一个维度上合并列表的效果。

相关问题

ndarray数组与numpy数组的关系

ndarray 是 Numpy (Numerical Python) 库中最重要的数据结构，它是多维数组对象，同样也是 Numpy 数组的一种。Numpy 数组就是 ndarray 数组对象，它提供了大量的数学函数和方法，方便了对数组进行各种复杂的计算和操作。因此，ndarray 数组与 numpy 数组之间是密不可分的。

panda 数组和numpy

库的区别是什么？

Pandas和NumPy都是Python中使用广泛的数据处理和分析库。NumPy主要用于支持多维数组和矩阵运算，而Pandas则提供了广泛的数据分析功能和数据结构，例如DataFrame和Series，它们都有着区别于NumPy的优秀的表达能力和易于使用性。Pandas中的DataFrame和Series可以被看作是NumPy中的多维数组和一维数组的扩展，而且Pandas更加适合于处理结构化数据，例如表格和CSV文件，而NumPy更适合处理数值型数组和矩阵。