用python实现ndarray

### Python 中使用 NumPy 拼接 ndarray 数组 在 Python 的数据处理领域，NumPy 是最受欢迎的库之一，其核心组件是 `ndarray` 数组。为了实现不同维度数组之间的拼接，NumPy 提供了多种函数，如 `np.concatenate()`、`np.vstack()` 和 `np.hstack()`。 #### 使用 `np.concatenate()` 此函数允许沿着指定轴连接一系列相同形状的数组。对于二维数组而言，可以通过设置不同的轴参数来决定水平还是垂直方向上的拼接[^1]： ```python import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b = np.array([[5, 6]]) result_0_axis = np.concatenate((a, b.T), axis=0) # 垂直拼接 print(result_0_axis) result_1_axis = np.concatenate((a, b), axis=1) # 水平拼接 print(result_1_axis) ``` #### 利用 `np.vstack()` 进行垂直堆叠 当目标是在现有矩阵下方追加新行时，可以选择更直观易懂的 `vstack()` 函数: ```python c = np.array([7, 8]) d = np.array([9, 10]) vertical_stack_result = np.vstack((c, d)) print(vertical_stack_result) ``` #### 应用 `np.hstack()` 实现水平扩展 如果需求是对已有矩阵右侧增加新的列，则推荐采用 `hstack()` 方法: ```python e = np.array([[11], [12]]) f = np.array([[13], [14]]) horizontal_stack_result = np.hstack((e, f)) print(horizontal_stack_result) ``` 需要注意的是，在某些情况下也可以考虑使用 `numpy.append()` 来向已有的数组添加元素或另一个数组的内容，不过该方式仅适用于一次性的简单附加操作，并且会返回一维的结果[^3]。