将两个二维NumPy数组串联起来，可以使用numpy.concatenate()函数。该函数可以按行或列连接两个或多个数组。下面是完整攻略：
1. 准备数据
首先，我们需要准备两个二维NumPy数组作为示例数据。我们可以使用numpy.array()函数来创建这些数组。
import numpy as np
# 准备示例数据
arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])
2. 按行连接数组
假设我们要按行连接两个数组。这意味着我们要将第二个数组添加到第一个数组的末尾。
# 按行连接数组
arr_row = np.concatenate((arr1, arr2), axis=0)
print("按行连接数组：\n", arr_row)
输出结果为：
按行连接数组：
[[1 2]
[3 4]
[5 6]
[7 8]]
在上面的例子中，我们使用了numpy.concatenate()函数，并传递了两个数组作为参数。因为我们要按行连接这两个数组，所以我们将axis参数设置为0。该函数返回一个新的数组，其中包含了按行连接后的数组。
3. 按列连接数组
假设我们要按列连接两个数组。这意味着我们要将第二个数组添加到第一个数组的右侧。
# 按列连接数组
arr_col = np.concatenate((arr1, arr2), axis=1)
print("按列连接数组：\n", arr_col)
输出结果为：
按列连接数组：
[[1 2 5 6]
[3 4 7 8]]
在上面的例子中，我们仍然使用了numpy.concatenate()函数，并传递了两个数组作为参数。但是，因为我们要按列连接这两个数组，所以我们将axis参数设置为1。该函数返回一个新的数组，其中包含了按列连接后的数组。
4. 处理其他情况
在上面的例子中，我们分别演示了如何按行和按列连接两个数组。但是，在实际情况中，你可能需要连接更多的数组，或者可能需要对数据进行必要的预处理或调整。在这种情况下，你需要仔细查看文档，以确保你使用正确的参数和用法。
总之，numpy.concatenate()函数是一个强大的工具，可以帮助你将多个NumPy数组连接在一起。使用它可以简化代码并提高程序的效率。