np.concatenate和append

`np.concatenate()`和`np.append()`都是NumPy库中用于数组连接的函数，但它们有一些不同之处。

`np.concatenate()`函数用于连接多个数组，可以沿着指定的轴（维度）进行连接。它可以同时连接多个数组，并返回连接后的结果。你可以指定连接的轴，例如沿行方向连接（垂直连接）或沿列方向连接（水平连接）。

示例：

import numpy as np

array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])

# 沿行方向连接
result_concatenate = np.concatenate((array1, array2), axis=0)

print(result_concatenate)
# 输出: [1 2 3 4 5 6]

`np.append()`函数用于在数组的末尾添加元素。它会将给定的值添加到数组的末尾，并返回一个新的数组。相当于在原始数组上进行了扩展。

示例：

import numpy as np

array = np.array([1, 2, 3])

# 在数组末尾添加元素
result_append = np.append(array, [4, 5, 6])

print(result_append)
# 输出: [1 2 3 4 5 6]

需要注意的是，`np.append()`函数每次调用都会创建一个新的数组，并复制原始数组的数据到新数组中。这可能会导致性能上的开销，尤其是在大型数组上操作时。

相比之下，`np.concatenate()`函数更适合用于连接多个数组，因为它可以一次性完成连接操作，并且不会创建中间数组。

综上所述，如果只是简单地在数组末尾添加元素，可以使用`np.append()`函数。如果需要连接多个数组，建议使用`np.concatenate()`函数。