我发现有关hstack / vstack的最新文档请注意“您应该更喜欢np.concatenate或np.stack”。
但我认为他们的可读性优于concatenate(a, 0)或concatenate(a, 1)
答案 0 :(得分：3)
所有3＆＃39;堆栈＆＃39;函数使用concatenate（np.append和column_stack也一样）。查看他们的代码很有启发性。例如np.source(np.hstack)。
他们所做的就是按下输入数组的尺寸，确保它们是1d或2d等，然后使用适当的concatenate调用axis。因此，从长远来看，了解如何在没有“拐杖”的情况下使用concatenate是一个好主意。其他人。
但是人们会在方便的地方继续使用hstack和vstack。 dstack和column_stack不太常见。 np.append经常被误用，应该被放逐。
我认为这是首选＆＃39;添加np.stack时添加了注释。 np.stack也使用concatenate，但方式更为复杂。它插入一个新轴（expand_dims）。我将其视为np.array的概括。给定匹配数组列表时，np.array将它们连接到新的初始轴上。 np.stack与默认设置相同，但我们会指定一个不同的新版本。连接轴。
我应该限定我的答案。这不是官方的。相反，我会根据对代码的了解做出有根据的猜测。