2-Numpy之hstack、vstack、concatenate区别

concatenate与hstack、vstack的异同点：

　　都表示拼接数组，concatenate可以实现hstack和vstack的功能，只需要通过调整参数axis的值即可。

其中：v表示垂直（Vertical）

　　    h表示水平（Horizontal）

　　axis=0，表示将拼接新行，相当于vstack；

　　axis=1，表示将拼接新列，相当于hstack。

在拼接过程中需要注意的是：传入的数组必须在指定轴上有相同的维度。

举个例子吧！

 arr=np.array([[1,2,3],[2,2,3],[3,5,1]])
 >>> arr
 array([[1, 2, 3],
        [2, 2, 3],
        [3, 5, 1]])

 #hstack用法
 >>> h_ze = np.zeros((3,1))
 >>> h_ze
 array([[0.],
        [0.],
        [0.]])

 np.hstack((arr,he_ze))
 array([[1., 2., 3., 0.],
        [2., 2., 3., 0.],
        [3., 5., 1., 0.]])

 #vstack用法
 >>> v_ze = np.zeros((1,3))
 >>> v_ze
 array([[0., 0., 0.]])
 >>> np.vstack((arr,v_ze))
 array([[1., 2., 3.],
        [2., 2., 3.],
        [3., 5., 1.],
        [0., 0., 0.]])

 #axis=1相当于hstack
 >>> np.concatenate((arr,h_ze),axis=1)
 array([[1., 2., 3., 0.],
        [2., 2., 3., 0.],
        [3., 5., 1., 0.]])

 #axis=0相当于vstack
 >>> np.concatenate((arr,v_ze),axis=0)
 array([[1., 2., 3.],
        [2., 2., 3.],
        [3., 5., 1.],
        [0., 0., 0.]])