np.concatenate是一个将数组拼接起来的函数，具体怎么拼接，可以看一下一维和二维的例子，具体高维的直推就行了。

一、一维数组

import numpy as np
a = np.array([1,2,3])
b = np.array([11,22,33])
jointArray = np.concatenate((a, b), axis=0)        # 按数组的第一维进行拼接
print('a=', a)
print('b=', b)
print('jointArray=', jointArray)

对于一维数组，只有一个拼接方向

图1. 一维数组的拼接

二、二维数组

2.1 连接第一维

np.concatenate((a1, a2), axis = 0);
例子：

import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6]])
jointArray = np.concatenate((a, b), axis=0)    # axis = 0第一维拼接
print('a=', a)
print('b=', b)
print('jointArray=', jointArray)

a= [[1 2] [3 4]] b= [[5 6]] jointArray = [[1 2] [3 4]

                 [5 6]]

注意：在Python中，[1, 2]和[[1, 2]]是有区别的，可以看一下：

import numpy as np 
b = np.array([[1, 2]])
c = np.array([1, 2])
print(b.shape)
print(c.shape)

(1, 2)

(2,)

2.2 连接第二维

import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6]])
jointArray = np.concatenate((a, b.T), axis=1)    # 要将行向量b转置为列向量
print('a=', a)
print('b=', b)
print('jointArray=', jointArray)

a= [[1 2]

  [3 4]]

b= [[5 6]]

jointArray= [[1 2 5]

                [3 4 6]]

三、np.contenate降维

两个数组是进行拼接，如果只有一个数组a的话就是用来降维的，看一下例子：

import numpy as np
a = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]], [[9, 10], [11, 12]]])
b = np.concatenate(a, axis=0)
c = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10]])
d = np.concatenate(c, axis=0)
print('a =', a.shape)
print('b =', b.shape)
print('c =', c.shape)
print('d =', d.shape)

a = (3, 2, 2)

b = (6, 2)

c = (2, 5)

d = (10,)