列表中存储的多个numpy数组如何转换成统一的numpy矩阵

当你需要将多个 NumPy 数组合并成一个统一的矩阵时，可以使用 `numpy.concatenate` 函数或者 `numpy.vstack` 和 `numpy.hstack` 方法，取决于你是希望垂直堆叠（增加行数）还是水平堆叠（增加列数）。以下是两个例子：

1. **垂直堆叠 (vstack)：** 如果数组的形状都是 (n, m)，你可以这样做：

   import numpy as np

   arrays = [array1, array2, ...]  # 各数组按顺序排列
   combined_matrix = np.vstack(arrays)

2. **水平堆叠 (hstack)：** 如果它们都是 (m, n)，则：

   combined_matrix = np.hstack(arrays)

3. **concatenate：** 如果你想控制堆叠的方向以及添加空值 `None` 或其他填充值，可以使用 `np.concatenate`，指定轴 (`axis=0` 或 `axis=1`)：

   combined_matrix = np.concatenate(arrays, axis=0)  # 沿着行堆叠
   or
   combined_matrix = np.concatenate(arrays, axis=1)  # 沿着列堆叠

记得在操作之前确保所有数组的维度兼容，或者使用 `numpy.reshape` 或 `numpy.expand_dims` 来调整形状。