np.concatenate函数是numpy库中用来连接两个或多个数组的函数。这里有一个简单的例子演示np.concatenate的用法：
```python
import numpy as np
# 创建两个一维数组
array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])
# 使用np.concatenate进行连接
result = np.concatenate([array1, array2])
print(result)
```
运行这段代码，你会得到：`[1 2 3 4 5 6]`，两个数组在一个维度上进行了连接。
np.concatenate默认在已有的维度上连接数组，但是你也可以通过 axis 参数来设定拼接的维度：
```python
# 创建两个二维数组
array1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
array2 = np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]])
# 在第一个维度上（axis=0，行方向）拼接
result = np.concatenate([array1, array2], axis=0)
print(result)
```
运行这段代码，你会得到：
```
[[ 1 2 3]
[ 4 5 6]
[ 7 8 9]
[10 11 12]]
```
如果我们改变axis参数，设为 1，如同下面的代码，我们就会看到数组是在列方向上拼接的：
```python
# 在第二个维度上（axis=1，列方向）拼接
result = np.concatenate([array1, array2], axis=1)
print(result)
```
运行这段代码，你会得到：
```
[[ 1 2 3 7 8 9]
[ 4 5 6 10 11 12]]
```
希望这个例子可以帮助你理解np.concatenate的基本功能。