在NumPy中，`numpy.append()` 函数通常用于将值追加到数组的末尾。然而，需要澄清的是，`numpy.append()` 实际上并不经常用于性能敏感的代码中，因为它返回的是一个新的数组，这意呀着原始数组不会被修改，而且如果操作频繁，可能会导致大量内存分配和复制。另外，`numpy.append()` 主要用于一维数组的追加，尽管它可以通过设置 `axis` 参数来尝试在多维数组上工作，但其行为可能与预期不同。
 
对于 `axis` 参数的用法，这里有个基本说明：
 
- 当 `axis` 参数被指定时，`numpy.append()` 会尝试沿着指定的轴进行追加。但是，这里有一个重要的限制：如果 `axis` 指定的轴的长度在追加的两个数组之间不匹配，那么这种行为可能会变得复杂或不可预测。
 
- 通常，`numpy.append()` 使用的场景是当你想要将两个形状相同（除了最后一个轴可能不同）的数组沿着最后一个轴（默认情况）合并时。如果你想要沿着非最后一个轴追加，你需要确保在那个轴上的长度是一致的，否则你可能会遇到错误或不符合预期的结果。
 
- 一个更常见的需求是沿着特定轴合并数组，这时候使用 `numpy.concatenate()` 或者 `numpy.vstack()`, `numpy.hstack()` 等函数可能更加合适，因为这些函数明确设计来处理多维数组沿不同轴的合并。
 
下面是一个简单的例子来说明 `numpy.append()` 的用法，包括 `axis` 参数：
 
 
在这个例子中，你可以看到尝试沿着第一个轴追加时遇到的错误，以及成功沿着最后一个轴追加的方法。然而，对于多维数组的合并，推荐使用 `numpy.concatenate()` 或其他相关的NumPy函数。