对于初学者来说，NumPy 的维度变换（尤其是涉及 3D 的时候）通常很抽象，所以我制作了以下两张 3D 可视化图，将 “数据在空间中的排列方式” 呈现了出来，便于大家理解。
以下是详细解析：
图 1：矩阵（2D数组）的堆叠
这张图展示了两个 2x2 的矩阵（蓝色 a 和 粉色 b）在不同维度上的合并效果。
- 输入数据：
- a (蓝)：
[[1, 2], [3, 4]] - b (粉)：
[[5, 6], [7, 8]]
- a (蓝)：
-
hstack(Horizontal Stack - 水平堆叠)- 图示：蓝色在左，粉色在右，横向拼接。
- 含义：在 水平方向（列方向，axis=1） 增加数据。
- 结果：变成了一个更宽的 2x4 矩阵。
- 比喻：像是在写一行字，后面接着写下一句。
-
vstack(Vertical Stack - 垂直堆叠)- 图示：蓝色在上，粉色在下，纵向拼接。
- 含义：在 垂直方向（行方向，axis=0） 增加数据。
- 结果：变成了一个更高的 4x2 矩阵。
- 比喻：像是写完一行字，换行继续写。
-
dstack(Depth Stack - 深度堆叠)- 图示：这是最精彩的部分。蓝色在前，粉色在后（Z轴方向）。
- 含义：在 深度方向（第三维度，axis=2） 增加数据。它把两个 2D 平面叠成了一个 3D 立方体。
- 结果：变成了 2x2x2 的三维数组。
(1,5)是一组，(2,6)是一组。 - 比喻：像是把两张纸叠在一起，或者 RGB 图像通道的叠加。
图 2：向量（1D数组）的堆叠
这张图展示了两个 1D 数组（向量）（蓝色 a 和 粉色 b）如何通过特殊函数堆叠成 2D 矩阵。
- 输入数据：
- a (蓝)：
[1, 2, 3] - b (粉)：
[4, 5, 6]
- a (蓝)：
-
row_stack(按行堆叠)- 图示：蓝色是一行，粉色是下面一行。
- 含义：将一维数组作为新矩阵的行放入。
- 结果：变成了一个 2x3 的矩阵。
- 注意：对于 1D 数组，它等同于
vstack。
-
column_stack(按列堆叠)- 图示：蓝色竖起来变成了第一列，粉色竖起来变成了第二列。
- 含义：将一维数组“立起来”，作为 新矩阵的列 放入。
- 结果：变成了一个 3x2 的矩阵。
- 注意：这个函数非常有用，因为如果直接用
hstack处理 1D 数组，只会得到一个更长的 1D 数组[1,2,3,4,5,6]，而不会变成 2D 矩阵。column_stack强制增加了维度。
总结
我制作了两张图 —— 用非常干净、符合直觉的 3D 形式（Shader Joy 风格），解决了编程新手最头疼的 Numpy “维度（Axis）” 认知问题：
- H (Horizontal) = 横着拼
- V (Vertical) = 竖着拼
- D (Depth) = 前后叠
- Row/Column = 显式地指定作为行还是列
