NumPy anexar vs concatenar

¿Cuál es la diferencia entre NumPy append y concatenate ?

Mi observación es que concatenate es un poco más rápido y append aplanar la matriz si no se especifica el eje.

• Advertencia futura: el uso de una secuencia que no sea de tuplas para la indexación multidimensional está en desuso, use `arr ` en lugar de `arr `
• numpy array concatenate: "ValueError: todas las matrices de entrada deben tener el mismo número de dimensiones"
• Polinomios con exponentes negativos en Python
• Numpy restar cada fila de matriz por vector
• NumPy: tipos de 3 bytes, 6 bytes (también conocidos como uint24, uint48)

 In [52]: print a [[1 2] [3 4] [5 6] [5 6] [1 2] [3 4] [5 6] [5 6] [1 2] [3 4] [5 6] [5 6] [5 6]] In [53]: print b [[1 2] [3 4] [5 6] [5 6] [1 2] [3 4] [5 6] [5 6] [5 6]] In [54]: timeit -n 10000 -r 5 np.concatenate((a, b)) 10000 loops, best of 5: 2.05 µs per loop In [55]: timeit -n 10000 -r 5 np.append(a, b, axis = 0) 10000 loops, best of 5: 2.41 µs per loop In [58]: np.concatenate((a, b)) Out[58]: array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [5, 6], [1, 2], [3, 4], [5, 6], [5, 6], [1, 2], [3, 4], [5, 6], [5, 6], [5, 6], [1, 2], [3, 4], [5, 6], [5, 6], [1, 2], [3, 4], [5, 6], [5, 6], [5, 6]]) In [59]: np.append(a, b, axis = 0) Out[59]: array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [5, 6], [1, 2], [3, 4], [5, 6], [5, 6], [1, 2], [3, 4], [5, 6], [5, 6], [5, 6], [1, 2], [3, 4], [5, 6], [5, 6], [1, 2], [3, 4], [5, 6], [5, 6], [5, 6]]) In [60]: np.append(a, b) Out[60]: array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 5, 6, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 5, 6, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 5, 6, 5, 6, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 5, 6, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 5, 6, 5, 6]) 

 def append(arr, values, axis=None): arr = asanyarray(arr) if axis is None: if arr.ndim != 1: arr = arr.ravel() values = ravel(values) axis = arr.ndim-1 return concatenate((arr, values), axis=axis)