在Python的数据分析中，`numpy.ndarray` 是非常重要的数据结构之一。它支持多维数组操作，而维度（shape）是理解其核心的关键。简单来说，维度决定了数据的排列方式，例如一维数组类似列表，二维数组则像表格。💡

当我们需要合并两个或多个数组时，`np.concatenate` 函数就派上用场了！它可以根据指定轴（axis）将数组纵向或横向拼接在一起。比如，如果你想让两个一维数组变成一个二维数组，可以设置 `axis=0` 或 `axis=1`。✨

值得注意的是，`np.concat` 并不会自动改变原有维度。例如，将两个形状为 `(2, 3)` 的二维数组沿 `axis=1` 合并后，结果仍是 `(2, 6)`。这种特性确保了数据结构的清晰性和一致性。🚀

总之，熟练掌握 `ndarray` 和 `np.concatenate` 的用法，能极大提升你的数据分析效率。💪

NumPy Python数据分析 ndarray维度

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