在写代码时，经常会遇到多个矩阵数组拼接的情况，numpy里stack, hstack, vstack, concatenate都有拼接的作用，那么这些函数是怎么执行的，他们的结果又如何呢？

Note：

shape = [2,3,4],则第一个轴为大小为2的轴

1. stack(arrays, axis=0)

Join a sequence of arrays along a new axis.

The `axis` parameter specifies the index of the new axis in the dimensions
of the result. For example, if ``axis=0`` it will be the first dimension
and if ``axis=-1`` it will be the last dimension.

这个函数肯定会新建一个轴

• 如果arrays矩阵至少有两个轴，则这个函数会在axis轴新建一个轴，把已经存在的轴挤到两边，在新建的轴上堆叠矩阵。如果第一个轴是步骤2虚拟出来的轴，且这个轴到最后还是1，则会取消这个轴。
• 如果arrays矩阵只有一个轴，则先把仅存的轴作为最后一个轴，前面用1来作为第一个轴的大小，接着回到第一步。

Examples
    --------
    >>> arrays = [np.random.randn(3, 4) for _ in range(10)]
    >>> np.stack(arrays, axis=0).shape
    (10, 3, 4)

    >>> np.stack(arrays, axis=1).shape
    (3, 10, 4)

    >>> np.stack(arrays, axis=2).shape
    (3, 4, 10)

    --------
    >>> a = np.array([1, 2, 3])
    >>> b = np.array([2, 3, 4])
    >>> np.stack((a, b))
    array([[1, 2, 3],
           [2, 3, 4]])

    >>> np.stack((a, b), axis=-1)
    array([[1, 2],
           [2, 3],
           [3, 4]])

2. hstack(tup)

Stack arrays in sequence horizontally (column wise).
All arrays must have the same shape along all but the second axis.
Notes
    -----
    Equivalent to ``np.concatenate(tup, axis=1)`` if `tup` contains arrays that
    are at least 2-dimensional.

• 如果矩阵至少有两个轴，则这个函数会沿着第二个轴扩充矩阵。如果第一个轴是步骤2虚拟出来的轴，且这个轴到最后还是1，则会取消这个轴。
• 如果矩阵只有一个轴，则先把仅存的轴作为最后一个轴，前面用1来作为第一个轴的大小，接着回到第一步。

Examples
    --------
    >>> a = np.array((1,2,3))   # 只有一个轴存在
    >>> b = np.array((2,3,4))
    >>> np.hstack((a,b))
    array([1, 2, 3, 2, 3, 4])
    --------

    >>> a = np.array([[1],[2],[3]])
    >>> b = np.array([[2],[3],[4]])
    >>> np.hstack((a,b))
    array([[1, 2],
           [2, 3],
           [3, 4]])

3. vstack(tup)

Stack arrays in sequence vertically (row wise).
Tuple containing arrays to be stacked. The arrays must have the same
        shape along all but the first axis.
Notes
    -----
    Equivalent to ``np.concatenate(tup, axis=0)`` if `tup` contains arrays that
    are at least 2-dimensional.

• 如果矩阵至少有两个轴，则这个函数会沿着第一个轴扩充矩阵。如果第一个轴是步骤2虚拟出来的轴，且这个轴到最后还是1，则会取消这个轴。
• 如果矩阵只有一个轴，则先把仅存的轴作为最后一个轴，前面用1来作为第一个轴的大小，接着回到第一步。

Examples
    --------
    >>> a = np.array([1, 2, 3])
    >>> b = np.array([2, 3, 4])
    >>> np.vstack((a,b))
    array([[1, 2, 3],
           [2, 3, 4]])
    --------

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

4. concatenate((a1, a2, …), axis=0)

Join a sequence of arrays along an existing axis.

这个函数只能沿着已经存在的轴堆叠矩阵，即axis必须在shape的长度范围内，否则会报’指定轴不存在’的错误。

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

>>> a = np.random.rand(3,)
>>> np.concatenate((a, a, a), axis=0)
array([ 0.28531257,  0.97033517,  0.87735775,  0.28531257,  0.97033517,
        0.87735775,  0.28531257,  0.97033517,  0.87735775])
>>> np.concatenate((a, a, a), axis=1)   # 超出axis范围，报错
AxisError  Traceback (most recent call last)
<ipython-input-32-f0106f21b6f0> in <module>()
----> 1 np.concatenate([a,a,a],1)

AxisError: axis 1 is out of bounds for array of dimension 1