将2个2Dnumpy数组元素组合在一起，形状相同，同时保持其形状

将2个2D numpy数组元素组合在一起，形状相同，同时保持其形状，可以使用numpy的concatenate函数来实现。

具体步骤如下：

1. 导入numpy库：import numpy as np
2. 创建两个2D numpy数组，假设分别为arr1和arr2。
3. 使用concatenate函数将两个数组组合在一起，保持形状不变：result = np.concatenate((arr1, arr2), axis=0)。其中，axis参数指定了组合的轴，这里选择0表示按行组合，保持列数不变。
4. 最终得到的结果保存在result变量中，它是一个新的2D numpy数组，形状与原数组相同。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建两个2D numpy数组
arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# 将两个数组组合在一起，保持形状不变
result = np.concatenate((arr1, arr2), axis=0)

print(result)

输出结果为：

[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]
 [7 8]]

这个操作在数据处理、机器学习等领域中经常用到，可以用于将多个数据集合并成一个更大的数据集，保持数据的结构不变。在腾讯云中，可以使用腾讯云的AI开放平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）来进行数据处理和机器学习任务。