vstack、hstack和dstack都用于把几个小数组合并成一个大数组。它们的差别是小数组的元素在大数组中的排列顺序有所不同。把两部手机摆到一起有几种方式？水平的左右排列，垂直的上下排列，还可以把手机一扣在手机二的顶上，把它们摞起来。这三种排列方式体现了vstack、hstack和dstack在合并数组时的特点。
一、vstack
vstack实现了轴0合并。vstack的字母v表示vertical的意思，提示用户把它想象成垂直合并。观察一维和二维数组的情况，b在结果中被排在a的后面，形成a在上，b在下的垂直关系。
import numpy as np a = [1,2] b = [3,4] c = np.vstack((a,b)) print(c) a = [[1,2]] b = [[3,4]] c = np.vstack((a,b)) print(c) ''' [[1 2] [3 4]] [[1 2] [3 4]] '''
显然，a被存到c[0]中，b被存到c[1]中，a、b二者在0号轴上连接起来。对于两个高维数组a、b来说，vstack在合并a、b时已全无垂直或上下这样直观的位置关系，但a、b仍旧保持在0号轴上a在前2层，b在后2层的位置关系。程序中np.sum(c[2:]-b)等于0表示c[2:]和b拥有同样的元素，np.sum(c[:2]-a)等于0表示c[:2]与a有同样的元素。想想c有什么样的形状？答曰(4,3,4,5)。
a = np.arange(120).reshape(2,3,4,5) b = np.arange(120,240).reshape(2,3,4,5) size = a.shape[0] print(np.sum(c[:2]-a)) print(np.sum(c[2:]-b)) # 0 # 0
二、hstack
hstack表示轴1合并。hstack的字母h来自于horizontal，表示两个数组是水平的，hstack((a,b))将把b排在a的右边的意思。
print(np.hstack([[1,2],[3]])) # [1,2,3]
现在没有增维，结果不像vstack，对一维数组合并的结果还是一维的。
a = [[1,2], [3,4]] b = [[5], [6]] print(np.hstack([a,b])) # [[1 2 5] # [3 4 6]]
在结果c中，b就在a的右边。它表明c中b元素的1轴坐标会大于a元素的1轴坐标。对于高维数组而言，如下例所示，a的a[:0]、a[:1]、a[:,2]，构成c的c[:,0]、c[:,1]、c[:,2]，b的[:,0]构成c的c[:4]。a、b在1号轴坐标上被连接起来。
a = np.arange(120).reshape(2,3,4,5) b = np.arange(120,160).reshape(2,1,4,5) size = a.shape[1] c = np.hstack([a,b]) print(np.sum(c[:,:size]-a)) print(np.sum(c[:,size:]-b)) # 0 # 0