NumPy合并与分割

前面介绍的创建数组、数组切片以及数组变形等操作都是针对单一数组的，在实际应用中，许多时候也需要将多个数组合并成为一个，或将一个数组分割为多个数组。合并（拼接）操作主要有np.concatenate(),np.vstack(),np.hstack(),np.c_[]以及np.r_[]等实现。接下来，通过实际例子来熟悉这些操作。

沿着垂直方向合并数组时，使用np.vstack()；沿着水平方向合并数组时，使用np.hstack()更方便。

对于多维数组，还可以用np.dstack()沿着第三个维度进行数组的拼接。

在进行合并操作时，还常常使用到np.c_[]和np.r_[]，np.c_[]是按列拼接两个矩阵，就是把两矩阵左右拼接，要求行数相等。而np.r_[]是按行连接两个矩阵，就是把两矩阵上下拼接，要求列数相等。

与合并操作相反的操作是分割操作，分割操作可以通过np.split()，np.vsplit()和np.hsplit()方法来实现。其中np.vsplit()沿着垂直方向将数组切分成上下几个部分（相当于沿着axis=0的方向），np.hsplit()沿着水平方向将数组切分成左右几个部分（相当于沿着axis=1的方向），对于多维数组，还有np.dsplit()将数组沿着第三个维度切分。