np.vstack()
对于一个array的合并，我们可以想到按行、按列等多种方式进行合并。首先先看一个例子：
import numpy as np
A = np.array([1,1,1])
B = np.array([2,2,2])
print(np.vstack((A,B))) # vertical stack
"""
[[1,1,1]
[2,2,2]]
"""
vertical stack本身属于一种上下合并，即对括号中的两个整体进行对应操作。此时我们对组合而成的矩阵进行属性探究：
C = np.vstack((A,B))
print(A.shape,C.shape)
# (3,) (2,3)
np.hstack()
利用shape函数可以让我们很容易地知道A和C的属性，从打印出的结果来看，A仅仅是一个拥有3项元素的数组（数列），而合并后得到的C是一个2行3列的矩阵。
介绍完了上下合并，我们来说说左右合并：
D = np.hstack((A,B)) # horizontal stack
print(D)
# [1,1,1,2,2,2]
print(A.shape,D.shape)
# (3,) (6,)
通过打印出的结果可以看出：D本身来源于A，B两个数列的左右合并，而且新生成的D本身也是一个含有6项元素的序列。
np.newaxis()
说完了array的合并，我们稍稍提及一下前一节中转置操作，如果面对如同前文所述的A序列， 转置操作便很有可能无法对其进行转置（因为A并不是矩阵的属性），此时就需要我们借助其他的函数操作进行转置：
print(A[np.newaxis,:])
# [[1 1 1]]
print(A[np.newaxis,:].shape)
# (1,3)
print(A[:,np.newaxis])
"""
[[1]
[1]
[1]]
"""
print(A[:,np.newaxis].shape)
# (3,1)
此时我们便将具有3个元素的array转换为了1行3列以及3行1列的矩阵了。
结合着上面的知识，我们把它综合起来：
import numpy as np
A = np.array([1,1,1])[:,np.newaxis]
B = np.array([2,2,2])[:,np.newaxis]
C = np.vstack((A,B)) # vertical stack
D = np.hstack((A,B)) # horizontal stack
print(D)
"""
[[1 2]
[1 2]
[1 2]]
"""
print(A.shape,D.shape)
# (3,1) (3,2)
np.concatenate()
当你的合并操作需要针对多个矩阵或序列时，借助concatenate函数可能会让你使用起来比前述的函数更加方便：
C = np.concatenate((A,B,B,A),axis=0)
print(C)
"""
array([[1],
[1],
[1],
[2],
[2],
[2],
[2],
[2],
[2],
[1],
[1],
[1]])
"""
D = np.concatenate((A,B,B,A),axis=1)
print(D)
"""
array([[1, 2, 2, 1],
[1, 2, 2, 1],
[1, 2, 2, 1]])
"""
axis参数很好的控制了矩阵的纵向或是横向打印，相比较vstack和hstack函数显得更加方便。
