1，加号+
注意对 list使用 +时，不是计算符，而是拼接操作。
a = [1,2,3,4]
b = ['a', 'b', 'c']
a+b
>>> [1, 2, 3, 4, 'a', 'b', 'c']
2，乘号*
注意对 list使用 *时，不是计算符，而是复制拓展操作。
a = [1,2,3,4]
a*2
>>> [1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4]
3，append vs extend
append是在 list末尾增加一个元素， extend才是在 list末尾进行拼接操作。 append和 extend都是直接修改原 list.
a = [1,2,3,4]
b = ['a', 'b', 'c']
a.append(b)
a
>>> [1, 2, 3, 4, ['a', 'b', 'c']]
a = [1,2,3,4]
b = ['a', 'b', 'c']
a.extend(b)
a
>>> [1, 2, 3, 4, 'a', 'b', 'c']
4，切片，将一个list插入另一个list的指定位置
+和 extend都只是在原 list末尾的操作，切片则可以实现将一个 list插入另一个 list的指定位置。
L1[n1:n1] = L2，其中 n1是要插入的位置。具体看以下实例：
a = [1,2,3,4]
b = ['a', 'b', 'c']
a[1:1] = b
a
>>> [1, 'a', 'b', 'c', 2, 3, 4]
可以看到 b被插入 a中1的位置。
1，不增加维度
记得要指定拼接的 axis，如果不指定， arr和 values会被flatten。
import numpy as np
a = np.arange(12).reshape(3,4)
b = a*2
np.append(a, b)
>>> array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 0, 2, 4, 6, 8,
10, 12, 14, 16, 18, 20, 22])
np.append(a, b, axis=0)
>>> array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11],
[ 0, 2, 4, 6],
[ 8, 10, 12, 14],
[16, 18, 20, 22]])
np.append(a, b, axis=1)
>>> array([[ 0, 1, 2, 3, 0, 2, 4, 6],
[ 4, 5, 6, 7, 8, 10, 12, 14],
[ 8, 9, 10, 11, 16, 18, 20, 22]])
可以传入一个包含多个 array的 tuple，因此可以进行多个 array的拼接。
import numpy as np
a = np.arange(12).reshape(3,4)
b = a*2
np.hstack((a,b,a))
>>> array([[ 0, 1, 2, 3, 0, 2, 4, 6, 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7, 8, 10, 12, 14, 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11, 16, 18, 20, 22, 8, 9, 10, 11]])
可以传入一个包含多个 array的 tuple，因此可以进行多个 array的拼接。
import numpy as np
a = np.arange(12).reshape(3,4)
b = a*2
np.vstack((a,b,a))
>>> array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11],
[ 0, 2, 4, 6],
[ 8, 10, 12, 14],
[16, 18, 20, 22],
[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
np.concatenate((a1, a2, ...), axis=0, out=None, dtype=None, casting="same_kind")，这是完整的参数，因此也是可以实现多个 array的拼接，还可以指定 dtype。
import numpy as np
a = np.arange(12).reshape(3,4)
b = a*2
np.concatenate((a, b, a), axis=1, dtype=float)
>>> array([[ 0., 1., 2., 3., 0., 2., 4., 6., 0., 1., 2., 3.],
[ 4., 5., 6., 7., 8., 10., 12., 14., 4., 5., 6., 7.],
[ 8., 9., 10., 11., 16., 18., 20., 22., 8., 9., 10., 11.]])
2, 增加维度
以上几个拼接方法后，产生的 array与原来的 array相比，维度并没有发生变化。而以下几个方法增加 array的维度。
以一维的 array为列，拼接成二维的 array。
import numpy as np
a = np.arange(4)
b = a*2
np.column_stack((a,b,a))
>>> array([[0, 0, 0],
[1, 2, 1],
[2, 4, 2],
[3, 6, 3]])
以一维的 array为行，拼接成二维的 array。
import numpy as np
a = np.arange(4)
b = a*2
np.row_stack((a,b,a))
>>> array([[0, 1, 2, 3],
[0, 2, 4, 6],
[0, 1, 2, 3]])
np.stack 沿着指定的维度 stack arrays ，从而在指定的维度上增加了一维。
通过以下简单示例对比一下 stack后的维度
a = np.arange(12).reshape(3,4)
np.stack((a,a), axis=0).shape
>>> (2, 3, 4)
np.stack((a,a), axis=1).shape
(3, 2, 4)
>>> np.stack((a,a), axis=2).shape
(3, 4, 2)
参考博文：
1，https://blog.csdn.net/roytao2/article/details/54180182
2，https://blog.csdn.net/qq_39516859/article/details/80666070
Original: https://blog.csdn.net/weixin_39925939/article/details/122211680
Author: 每天都想躺平的大喵
Title: python list和numpy常用拼接方式
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