np.append() np.concatenate()

`np.append()` 和 `np.concatenate()` 都是 NumPy 中用于数组连接（或拼接）的函数，它们可以帮助你扩展或组合现有的数组。

1. **np.append()**:
- 这个函数用来在一个数组末尾添加另一个数组或元素。它的基本语法是：

     np.append(arr, values, axis=0)

- `arr`: 你要添加元素的原数组。
- `values`: 要添加的新数据，可以是一个数组、列表或其他可迭代对象。
- `axis` (可选): 默认为0，表示沿行（对于二维数组）或第一个轴进行操作。其他值如1表示沿列操作。

示例：

   a = np.array([1, 2, 3])
   b = np.append(a, [4, 5])
   print(b)  # 输出: array([1, 2, 3, 4, 5])

2. **np.concatenate()**:
- `np.concatenate()` 更灵活，它可以连接多个数组成一个新的数组，不论这些数组是否在同一维度。语法如下：

     np.concatenate(arrs, axis=0)

- `arrs`: 一组要连接的数组，可以是单个数组也可以是数组的元组或列表。
- `axis` (可选): 默认为0，与 `np.append()` 相同，沿指定轴连接数组。

示例：

   a = np.array([1, 2, 3])
   b = np.array([4, 5, 6])
   c = np.concatenate((a, b))
   print(c)  # 输出: array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

如果你想沿着不同的轴连接，例如将一维数组水平堆叠成二维数组：

   a = np.array([[1], [2]])
   b = np.array([[3], [4]])
   c = np.concatenate((a, b), axis=1)
   print(c)  # 输出: array([[1, 3],
               #        [2, 4]])