hstack/vstackについての最新のドキュメントでは、「np.concatenateまたはnp.stack」を使用することをお勧めします。Numpyの役人はなぜhstack/vstackよりconcantaneを好むのですか？
しかし、私は彼らの可読性が（np.appendとcolumn_stackがするように）すべての3 'スタック' 機能がconcatenateを使うconcatenate(a, 0)かconcatenate(a, 1)
よりも優れていると思います。彼らのコードを見るのは有益なことです。例えば、np.source(np.hstack)。
入力配列の寸法をマッサージして1次元か2次元かを確認してからconcatenateを適切なaxisと呼んでください。ですから、長期的には、他者の「松葉杖」なしでconcatenateをどのように使うべきかを知ることは良い考えです。
しかし、人々は都合の良いところでは引き続きhstackとvstackを使用します。 dstackおよびcolumn_stackはあまり一般的ではありません。 np.appendは頻繁に誤用され、追放されるべきです。
np.stackを追加したときにこの「優先」メモが追加されたと思います。 np.stackもconcatenateを使用していますが、やや洗練された方法です。新しい軸（expand_dims）を挿入します。私はnp.arrayの一般化としてそれを見る。一致する配列のリストが与えられると、np.arrayはそれらを新しい初期軸に結合します。 np.stackはデフォルトと同じことを行いますが、連結のために異なる '新しい'軸を指定することができます。
私は私の答えを修飾する必要があります。それは公式ではない。むしろ、私はコードの知識に基づいて知識を推測しています。