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In[1]：在[2]中导入numpy:a=array（[[1,2,3]，[4,5,6
）[3]：B=array（[[9,8,7]，[6,5,4
）[4]：numpy.concatenate连接（（a，b））out[4]：数组（[[1，2，3]，[4，5，6]，[9，8，7]，[6，5，4
）或in[1]：a=array（[1，2，3]）in[2]：b=array（[4，5，6]）in[3]：numpy.vstack文件（（a，b））out[3]：数组（[[1，2，3]，[4，5，6
从底层实现，无论是一维数组、二维数组还是多维数组，都是以一维方式排列在内存中。用一维阵列模拟多维阵列。从这一点出发，一维阵列可以解决多维阵列的问题。常用的模拟方法：
将二维数组a[M][n]表示为一维数组a[M*n
]用[y*nx]代替[y][x
]注意这里用一维数组代替二维数组
从代码清晰易读的角度来看，二维数组和多维数组是不同的有意义。有很多数据可以用二维数组或多维数组来表示。如果数据以适当的方式表示，算法将简洁明了。典型数据适合二维数组表示，如平面图形、矩阵。采用二维数组，程序清晰易读；采用一维数组，可读性要低得多。
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