#### 拼接

　　Numpy中提供了concatenate,append, stack類(包括hsatck、vstack、dstack、row_stack、column_stack),r_和c_等類和函數用于數組拼接的操作。各種函數的特點和區別如下表：　

　　在我們學習拼接之前我們先了解一些軸和維度。

　　上一篇我們提到numpy中的ndim和shape來分別查看維度，以及在對應維度上的長度的。而其中的axis表示的是軸

　　##### concatenate函數

　　```

　　concatenate(tuple, axis=0, out=None)

　　"""

　　參數說明：

　　tuple:對需要合并的數組用元組的形式給出

　　axis: 沿指定的軸進行拼接，默認0，即第一個軸

　　"""

　　```

　　比如我們有兩個數組：　　

　　所以是對兩個數組進行了axis=0軸的合并，如果將axis換成1則變成：　　

　　##### append函數

　　函數的說明如下：

　　```

　　append(arr, values, axis=None)

　　"""

　　參數說明：

　　arr：類似array的數據

　　values: 類似array的數據

　　axis：進行append操作的axis的方向，默認無

　　"""

　　```

　　代碼示例：　　

　　大家發現，若axis為None，則先將arr和values進行ravel扁平化,再拼接;如果指定axis=0表示x軸的拼接，而如果axis=1表示y軸的拼接。

　　##### stack函數

　　函數的說明如下：

　　```

　　stack(arrays, axis=0, out=None)

　　"""

　　沿著指定的axis對arrays(每個array的shape必須一樣)進行拼接，返回值的維度比原arrays的維度高1

　　axis：默認為0，即第一個軸，若為-1即為第二個軸

　　"""

　　```

　　代碼演示：(仍然使用上面的data1和data2)　　

　　可以發現如果axis=1，就是x軸的依次進行組合，如果是axis=-1就是兩個數組的列進行組合。 當然如果想直接進行行或者列的拼接也可以使用：hstack、vstack分別表示只進行行的拼接，或者列的拼接，類似上面的axis=1或axis=-1的情況。

　　總結：

　　增加行(對行進行拼接)的方法有

　　```

　　np.concatenate((ar1, ar2),axis=0)

　　np.append(ar1, ar2, axis=0)

　　np.vstack((ar1,ar2))

　　```

　　增加列(對列進行拼接)的方法有：

　　```

　　np.concatenate((ar1, ar2),axis=1)

　　np.append(ar1, ar2, axis=1)

　　np.hstack((ar1,ar2))

　　```

　　內容比較多，大家要多多練習哦！

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