我尝试了以下方法：

>>> a = np.array([1,2,3])
>>> b = np.array([4,5,6])
>>> np.concatenate((a,b), axis=0)
array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
>>> np.concatenate((a,b), axis=1)
array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

但是，我希望至少有一个结果看起来像这样

array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

为什么它没有垂直连接？

解决方案

因为这两个a和b仅具有一个轴线，因为它们的形状是(3)，轴参数具体是指以连接元件的轴。

这个例子应该说明concatenate用轴做什么。取两个带两个轴的矢量，形状为(2,3)：

a = np.array([[1,5,9], [2,6,10]])
b = np.array([[3,7,11], [4,8,12]])

沿第1轴连接（第1行，第2行）：

np.concatenate((a,b), axis=0)
array([[ 1,  5,  9],
       [ 2,  6, 10],
       [ 3,  7, 11],
       [ 4,  8, 12]])

沿第二轴连接（第1列的列，然后是第2列的列）：

np.concatenate((a, b), axis=1)
array([[ 1,  5,  9,  3,  7, 11],
       [ 2,  6, 10,  4,  8, 12]])

要获得您提供的输出，您可以使用 vstack

a = np.array([1,2,3])
b = np.array([4,5,6])
np.vstack((a, b))
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

你仍然可以使用它concatenate，但你需要首先重塑它们：

np.concatenate((a.reshape(1,3), b.reshape(1,3)))
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

最后，正如评论中所提出的，重塑它们的一种方法是使用newaxis：

np.concatenate((a[np.newaxis,:], b[np.newaxis,:]))