numpy.concatenate()用于沿指定轴连接数组，要求非连接轴维度形状一致。一维数组只能axis=0拼接；二维数组可按axis=0（行）或axis=1（列）拼接，需保证对应维度匹配，否则报错。支持两个以上数组连接，也可用np.vstack()和np.hstack()简化操作。
numpy.concatenate() 是 NumPy 中用于沿指定轴连接多个数组的函数。它要求所有输入数组除了指定轴外，其余维度的形状必须一致。
基本语法
numpy.concatenate((a1, a2, …), axis=0)a1, a2, …：需要连接的数组，用元组或列表传入，至少两个axis：沿着哪个轴进行连接，默认为 0（即第一维）
一维数组拼接
对于一维数组，只能沿 axis=0 拼接：
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
result = np.concatenate((a, b))
print(result) # [1 2 3 4 5 6]
二维数组按行或列拼接
二维数组可以按行（axis=0）或按列（axis=1）拼接：
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6]])
# 按行拼接（上下堆叠）result1 = np.concatenate((a, b), axis=0)
print(result1)
# [[1 2]
# [3 4]
# [5 6]]
按列拼接（左右拼接），注意 b 需要转成列向量或调整形状
b_col = np.array([[5], [6]])
result2 = np.concatenate((a, b_col), axis=1)
print(result2)
[[1 2 5]
[3 4 6]]
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常见注意事项
参与拼接的数组必须在非连接轴上的维度大小一致如果维度不匹配会报错：ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions and shape可以连接两个以上数组：np.concatenate((a, b, c))对于常见的垂直和水平拼接，也可以使用 np.vstack() 和 np.hstack() 简化操作
基本上就这些，掌握 axis 参数和形状匹配原则就能正确使用 concatenate。
以上就是python中numpy.concatenate()函数怎么用？的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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