numpy.concatenate和stack

`numpy.concatenate`和`numpy.stack`都可以用于将多个数组合并成一个更大的数组，但它们有一些区别。

`numpy.concatenate`函数用于在现有的轴上连接数组。它需要指定需要连接的数组以及连接的轴。连接的轴是现有的轴，连接后的数组的维数不会增加。例如，如果你有两个二维数组，你可以在它们的行或列上连接它们。

`numpy.stack`函数用于在新轴上堆叠数组。它需要指定需要堆叠的数组以及新轴的位置。新轴的位置可以是0（最前面），1（中间）或-1（最后面）。堆叠后的数组的维数会增加。例如，如果你有两个一维数组，你可以在它们的第0个轴上堆叠它们，得到一个二维数组。

下面是一个简单的示例，演示如何使用`numpy.concatenate`和`numpy.stack`函数：

import numpy as np

# 创建两个二维数组
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# 使用 concatenate 在行上连接两个数组
c = np.concatenate((a, b), axis=0)
print(c)

# 使用 concatenate 在列上连接两个数组
d = np.concatenate((a, b), axis=1)
print(d)

# 使用 stack 在新轴上堆叠两个数组
e = np.stack((a, b), axis=0)
print(e)

输出结果如下：

# 使用 concatenate 在行上连接两个数组
[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]
 [7 8]]

# 使用 concatenate 在列上连接两个数组
[[1 2 5 6]
 [3 4 7 8]]

# 使用 stack 在新轴上堆叠两个数组
[[[1 2]
  [3 4]]

 [[5 6]
  [7 8]]]

在这个例子中，我们创建了两个二维数组a和b。使用`numpy.concatenate`函数，我们将它们沿着行和列连接起来。使用`numpy.stack`函数，我们将它们沿着新轴堆叠起来。注意，使用`numpy.stack`函数，我们得到了一个三维数组。