np.array拼接

### 使用 NumPy 数组进行拼接操作

NumPy 提供了多种方法来实现数组的拼接，常用的方式有 `np.concatenate`、`np.vstack` 和 `np.hstack` 等函数。

#### 1. 使用 `np.concatenate`

此函数用于沿指定轴连接一系列相同形状的数组。对于不同维度的数组，可以通过设置参数 `axis` 来控制拼接的方向：

import numpy as np

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

# 沿着第0轴（垂直方向）拼接
result_0_axis = np.concatenate((a, b.T), axis=0)

print(result_0_axis)

上述代码实现了沿着第一个轴（即按行）将两个数组相连[^1]。

#### 2. 垂直堆叠 (`vstack`) 和水平堆叠 (`hstack`)

当只需要简单的上下或左右拼接时，可以直接调用这两个便捷函数：

# 垂直堆叠 (等价于 concatenate with axis=0)
vertical_stack_result = np.vstack((a,b))

# 水平堆叠 (等价于 concatenate with axis=1)
horizontal_stack_result = np.hstack((a,a))

这两种方式分别适用于处理二维及以上维度的数据结构，在实际应用中非常方便[^2]。

#### 3. 列向量之间的拼接

如果要专门针对列向量做横向拼接，则可以利用转置技巧配合 `concatenate` 或者直接采用 `column_stack` 函数:

col_a = np.array([7,8])
col_b = np.array([9,10])

# 方法一：先转换成二维再拼接
two_d_col_a = col_a[:, None]
two_d_col_b = col_b[:, None]

combined_columns = np.concatenate((two_d_col_a,two_d_col_b),axis=1)

# 方法二：更简洁的做法使用 column_stack
simple_column_combination = np.column_stack((col_a,col_b))

这里展示了两种不同的思路来进行列向量间的组合[^3]。

通过以上几种常见场景下的实例展示可以看出，NumPy 的拼接功能十分强大且灵活多变，能够满足大多数情况下对数据排列的需求。