在进行数据处理时，有时数据会有不同的来源，我们需要进行数据的拼接操作。NumPy中提供了多种进行数组拼接的方法，可以满足各种业务场景中的需求。
数组的切分，是拼接的逆操作，相较于拼接来说，不是那么常用，但是，也可以简单了解一下。
本文的主要内容有：
1、np.concatenate()
2、np.vstack()
3、np.hstack()
4、np.append()
5、拼接的两个特殊对象
6、np.split()
np.concatenate()该函数是进行数组拼接的最通用的函数，其他的数组拼接函数可以理解为是该函数的特化。
如同进行数组的其他操作一样，数组的拼接操作也需要考虑数据轴。
该函数的功能为沿着指定的轴将多个数组连接起来。
函数的参数有：
1、arrays：需要拼接的数组序列
2、axis：指定沿着哪个轴进行拼接，默认值为0
关于多维数组按照指定轴进行拼接，可以理解为：“将两个有多层包装的包括，按照指定的外层包装进行拆包，再重新打包为一个包裹”。所以，当axis=0时，表示将两个多维数组拆开最外层，然后，放到一起，再组装上外层包装。
通过代码来简单举例说明：
有点类似于深拷贝浅拷贝的概念，就看多维数组需要拆分到哪一个粒度。
在使用np.concatenate()进行数组拼接时，需要注意：
1、维度的一致性：参与拼接的数组必须具有相同的形状，除了要拼接的轴以外，其他的维度必须一致。
2、轴的定义：在拼接时，必须明确指定要拼接的轴，否则默认为0轴。
np.vstack()该函数，默认沿着垂直（行）方向将多个数组堆叠起来，等同于沿着0轴拼接。只需要一个参数，用于接收需要拼接的数组序列。
比较简单，后面跟np.hstack()的使用，一起通过代码演示。
np.hstack()该函数沿着水平轴（列）的方向将多个数组堆叠起来，等同于沿着1轴拼接。同样只需要一个参数，用于接收进行拼接的数组序列。
这两个函数的代码示例：
除了上面的常用拼接函数，还有一个np.append()函数，用于在一个数组的末尾添加值，可以指定轴，会返回一个新的数组。
参数主要有：
1、ary：原始数组
2、values：要添加的值，可以是数组或者标量
3、axis：可选，指定沿着哪个轴进行添加哎，默认为None
通过代码演示下该函数的使用：
该方法不是太常用，了解一下即可。
拼接的两个特殊对象NumPy中还有两个特殊的对象r_和c_，可以用于简化数组的拼接：
可以看到，该对象的主要功能有两个：
1、按照第一个轴进行数组的拼接。
2、基于切片进行数组的创建。
np.c_功能类似
基于第二个轴进行拼接。
下面同样通过代码简单演示：
可以看到，通过将np.r_和np.c_组合使用，可以进行更加灵活便捷的数组拼接。
np.split()在数据处理中拆分的操作，其实不太常用，因为我们可以通过切片，更加便捷实现同样的效果，这里也只做简单介绍。
函数的参数有：
1、ary：要进行拆分的数组
2、indices：指定轴上进行拆分的索引位置
3、axis：指定轴，默认为0
函数返回拆分之后的数组列表。
通过代码简单演示一下：
本文简单介绍了NumPy中相对常用的数组拼接和拆分的函数，最灵活常用的就是np.concatenate()函数了，当然，如果是进行二维数组的数据的拼接，np.vstack()和np.hstack()也是挺常用的。在进行数组拆分和拼接操作时，只要对轴的概念比较理解，一般都不会有太大的问题。
以上就是本文的全部内容，感谢您的拨冗阅读，希望对您有所帮助！
