在NumPy中，有多种方法可以将数组拼接或合并在一起。这些方法包括append()、concatenate()、hstack()、vstack()、column_stack()、row_stack()、np.r_和np.c_。下面我们将详细讲解这些方法的用法和示例。
append()
append()方法可以将一个数组添加到另一个数组的末尾。它的语法如下：
numpy.append(arr, values, axis=None)
其中，arr是要添加到的数组，values是要添加的数组，axis是要添加的轴。如果未指定axis，则默认为None，表示将数组展平并添加到末尾。
下面是一个示例：
import numpy as np
# 创建两个数组
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6]])
# 将数组b添加到数组a的末尾
c = np.append(a, b, axis=0)
print(c)
输出结果为：
[[1 2]
[3 4]
[5 6]]
在这个示例中，我们创建了两个数组a和b，然后使用append()方法将数组b添加到数组a的末尾，并将结果存储在数组c中。
concatenate()
concatenate()方法可以将两个或多个数组沿指定轴连接在一起。它的语法如下：
numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0)
其中，a1、a2等是要连接的数组，axis是要连接的轴。如果未指定axis，则默认为0，表示沿第一个轴连接。
下面是一个示例：
import numpy as np
# 创建两个数组
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
# 沿第一个轴连接数组a和数组b
c = np.concatenate((a, b), axis=0)
print(c)
输出结果为：
[[1 2]
[3 4]
[5 6]
[7 8]]
在这个示例中，我们创建了两个数组a和b，然后使用concatenate()方法沿第一个轴连接数组a和数组b，并将结果存储在数组c中。
hstack()
hstack()方法可以将两个或多个数组水平堆叠在一起。它的语法如下：
numpy.hstack(tup)
其中，tup是要堆叠的数组元组。
下面是一个示例：
import numpy as np
# 创建两个数组
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
# 将数组a和数组b水平堆叠在一起
c = np.hstack((a, b))
print(c)
输出结果为：
[1 2 3 4 5 6]
在这个示例中，我们创建了两个数组a和b，然后使用hstack()方法将数组a和数组b水平堆叠在一起，并将结果存储在数组c中。
vstack()
vstack()方法可以将两个或多个数组垂直堆叠在一起。它的语法如下：
numpy.vstack(tup)
其中，tup是要堆叠的数组元组。
下面是一个示例：
import numpy as np
# 创建两个数组
a = np.array([[1], [2], [3]])
b = np.array([[4], [5], [6]])
# 将数组a和数组b垂直堆叠在一起
c = np.vstack((a, b))
print(c)
输出结果为：
[[1]
[2]
[3]
[4]
[5]
[6]]
在这个示例中，我们创建了两个数组a和b，然后使用vstack()方法将数组a和数组b垂直堆叠在一起，并将结果存储在数组c中。
column_stack()
column_stack()方法可以将一维数组作为列堆叠在二维数组的右侧，从而形成一个新的二维数组。它的语法如下：
numpy.column_stack(tup)
其中，tup是要堆叠的数组元组。
下面是一个示例：
import numpy as np
# 创建两个数组
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
# 将数组a作为列堆叠在数组b的右侧
c = np.column_stack((b, a))
print(c)
输出结果为：
[[4 1]
[5 2]
[6 3]]
在这个示例中，我们创建了两个数组a和b，然后使用column_stack()方法将数组a作为列堆叠在数组b的右侧，并将结果存储在数组c中。
row_stack()
row_stack()方法可以将一维数组作为行堆叠在二维数组的底部，从而形成一个新的二维数组。它的语法如下：
numpy.row_stack(tup)
其中，tup是要堆叠的数组元组。
下面是一个示例：
import numpy as np
# 创建两个数组
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
# 将数组a作为行堆叠在数组b的底部
c = np.row_stack((b, a))
print(c)
输出结果为：
[[4 5 6]
[1 2 3]]
在这个示例中，我们创建了两个数组a和b，然后使用row_stack()方法将数组a作为行堆叠在数组b的底部，并将结果存储在数组c中。
np.r_
np.r_方法可以将两个或多个数组沿第一个轴连接在一起。它的语法如下：
numpy.r_[array1, array2, ...]
其中，array1、array2等是要连接的数组。
下面是一个示例：
import numpy as np
# 创建两个数组
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
# 沿第一个轴连接数组a和数组b
c = np.r_[a, b]
print(c)
输出结果为：
[1 2 3 4 5 6]
在这个示例中，我们创建了两个数组a和b，然后使用np.r_方法沿第一个轴连接数组a和数组b，并将结果存储在数组c中。
np.c_
np.c_方法可以将两个或多个数组沿第二个轴连接在一起。它的语法如下：
numpy.c_[array1, array2, ...]
其中，array1、array2等是要连接的数组。
下面是一个示例：
import numpy as np
# 创建两个数组
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
# 沿第二个轴连接数组a和数组b
c = np.c_[a, b]
print(c)
输出结果为：
[[1 4]
[2 5]
[3 6]]
在这个示例中，我们创建了两个数组a和b，然后使用np.c_方法沿第二个轴连接数组a和数组b，并将结果存储在数组c中。
这就是关于“numpy中数组拼接、数组合并方法总结”的完整攻略。我们可以使用append()方法将一个数组添加到另一个数组的末尾，使用concatenate()方法将两个或多个数组沿指定轴连接在一起，使用hstack()方法将两个或多个数组水平堆叠在一起，使用vstack()方法将两个或多个数组垂直堆叠在一起，使用column_stack()方法将一维数组作为列堆叠在二维数组的右侧，使用row_stack()方法将一维数组作为行堆叠在二维数组的底部，使用np.r_方法将两个或多个数组沿第一个轴连接在一起，使用np.c_方法将两个或多个数组沿第二个轴连接在一起。