一、概述
numpy.vstack是一个非常有用的函数，它能够将不同的数组按照垂直方向（行）进行堆叠，形成一个新的数组。在数据分析和机器学习中，我们通常需要将多个数据集进行整合，numpy.vstack就是一个非常好的选择。 下面我们将通过几个方面来详细阐述numpy.vstack函数的使用方法。
二、基本用法
numpy.vstack最基本的用法就是将多个数组按照行的方向进行拼接，这个应该是大家最为熟悉的。下面是一段示例代码：
import numpy as np
a = np.array([[1, 2],
[3, 4]])
b = np.array([[5, 6],
[7, 8]])
c = np.vstack((a, b))
print(c)
输出结果为：
[[1 2] [3 4] [5 6] [7 8]]
这个例子中，我们首先定义了两个二维数组a和b，然后调用numpy.vstack函数将它们进行拼接，得到了一个新的数组c。可以看出，新的数组c中，一共有4行2列，正是我们期待的结果。
三、应用示例
1. 将两个一维数组进行拼接
numpy.vstack函数不仅可以拼接二维数组，还可以拼接一维数组，下面是一个例子：
import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([4, 5, 6]) c = np.vstack((a, b)) print(c)
输出结果为：
[[1 2 3] [4 5 6]]
可以看到，我们将两个一维数组a和b进行拼接，得到了一个新的二维数组c，它的行数为2，列数为3。
2. 将具有相同列数的数组进行拼接
有时候，我们需要将多个具有相同列数的数组进行拼接，这个时候，可以先将这些数组合并成一个列表，然后再调用numpy.vstack函数进行拼接。
import numpy as np
a = np.array([[1, 2],
[3, 4]])
b = np.array([[5, 6],
[7, 8]])
c = np.array([[9, 10],
[11, 12]])
arr_list = [a, b, c]
d = np.vstack(arr_list)
print(d)
输出结果为：
[[ 1 2] [ 3 4] [ 5 6] [ 7 8] [ 9 10] [11 12]]
可以看到，我们首先将a、b、c三个数组合并成一个列表，然后将该列表作为参数传递给numpy.vstack函数，得到了一个新的数组d，它的行数为6，列数为2。
3. 将具有不同列数的数组进行拼接
如果要将具有不同列数的数组进行拼接，我们可以使用numpy.hstack函数先将列数进行扩展，然后再进行拼接。
import numpy as np
a = np.array([[1, 2],
[3, 4]])
b = np.array([[5],
[7]])
c = np.hstack((a, b))
print(c)
输出结果为：
[[1 2 5] [3 4 7]]
可以看到，我们首先将b这个数组的列数进行扩展，然后再将a和扩展后的b进行拼接，得到了一个新的数组c。
四、总结
numpy.vstack是一个非常有用的函数，它能够将不同的数组进行拼接，特别是在数据分析和机器学习中，我们经常需要将多个数据集进行整合，numpy.vstack就是一个非常好的选择。在使用numpy.vstack函数时，需要根据具体的情况进行设置，比如要拼接的数组的形状、列数等等。通过本文的学习，相信大家已经对numpy.vstack函数有了更深入的了解。
