除了以外，所有功能都是用Python编写的np.concatenate。使用IPython shell，您只需使用??。
vstack
concatenate([atleast_2d(_m) for _m in tup], 0)
i.e. turn all inputs in to 2d (or more) and concatenate on first
hstack
concatenate([atleast_1d(_m) for _m in tup], axis=<0 or 1>)
colstack
transform arrays with (if needed)
array(arr, copy=False, subok=True, ndmin=2).T
append
concatenate((asarray(arr), values), axis=axis)
换句话说，它们都通过调整输入数组的尺寸，然后在右轴上串联来起作用。它们只是便利功能。
和更新的np.stack：
arrays = [asanyarray(arr) for arr in arrays]
shapes = set(arr.shape for arr in arrays)
result_ndim = arrays[0].ndim + 1
axis = normalize_axis_index(axis, result_ndim)
sl = (slice(None),) * axis + (_nx.newaxis,)
expanded_arrays = [arr[sl] for arr in arrays]
concatenate(expanded_arrays, axis=axis, out=out)
也就是说，它会扩展所有输入的暗淡效果（有点像np.expand_dims），然后进行串联。使用axis=0，效果与相同np.array。
hstack 文档现在添加：
函数concatenate，stack并 block提供更多常规的堆叠和串联操作。
np.block也是新的。实际上，它沿着嵌套列表递归连接。
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