在介绍这三个方法之前，首先创建几个不同维度的数组：
import numpy as np
# 创建一维数组
x = np.array([1, 2, 3])
y = np.array([3, 2, 1]...axis: 沿着数组合并的维度，默认为 0（对于二维数组来说，默认沿着行的方向进行合并）
这里需要注意 a1, a2,......合并多个一维数组：
print(np.concatenate((x, y)))
'''
array([1, 2, 3, 3, 2, 1])
'''
print(np.concatenate((x,...不过需要注意，当处理一维数组时：
vstack 会把形状为 (N, ) 的一维数组转换为 (1, N) 的二维数组，然后进行后续的合并操作
hstack 的处理方式和 concatenate 一样，二维数组和一维数组合并会抛出...ValueError 异常，而两个一维数组合并会合并成新的一维数组，比如合并形状分别为 (3, ) 和 (2, ) 的两个一维数组，合并的结果为形状为 (5, ) 的一维数组。
